吧。 关于将rdd保存为文件,我使用的是 以上代码,rdd是我通过将两个rdd合并后得到, ...
目录 一.文件类型 .Text文件 .Json文件 .对象文件 .Sequence文件 二.文件系统 . MySQL . Hbase 一.文件类型 .Text文件 读写 .Json文件 使用RDD读取JSON文件处理很复杂,同时SparkSQL集成了很好的处理JSON文件的方式,所以应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。 .对象文件 对象文件是将对象序列化后保存的文件,采用Java的序 ...
2020-08-06 10:19 0 528 推荐指数:
吧。 关于将rdd保存为文件,我使用的是 以上代码,rdd是我通过将两个rdd合并后得到, ...
load方法: a=sc.textFile("feature/all.txt")a.collect() [u"('one', 1)", u"('two', 1)", u"('two' ...
/1、本地文件读取 val local_file_1 = sc.textFile("/home/hadoop/sp.txt") val local_file_2 = sc.textFile("file://home/hadoop/sp.txt") //2、当前目录下的文件 val ...
spark支持的常见文件格式如下: 文本,json,CSV,SequenceFiles,Protocol buffers,对象文件 1.文本 只需要使用文件路径作为参数调用SparkContext 中的textFile() 函数,就可以读取一个文本文件; scala> val ...
在该语句之前加上repartition(1),即写作以下形式:rdd.repartition(1).saveAsTextFile("out.txt")即,之前每个partition保存成一个txt文件,现repartition成一个分区,然后再保存。 注意(未验证):这个操作对于大文件来说 ...
相比于Hadoop,Spark在数据的处理方面更加灵活方便。然而在最近的使用中遇到了一点小麻烦:Spark保存文件的的函数(如saveAsTextFile)在保存数据时都需要新建一个目录,然后在这个目录下分块保存文件。如果我们想在原有的目录下增加一个文件(而不是增加一个目录 ...
1) spark可以读取很多种数据格式,spark.read.按tab键表示显示: scala>spark.read. csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text ...
1.文本文件 (1)读取文本文件 JavaRDD<String> input =sc.textFile(dir) (2)保存文本文件 result.saveAsTextFile(dir); 2.Json (1)gson ①Gson中需要创建 ...