1.将多个文本文件读入一个RDD中
SparkConf conf=new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("save"); JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> lines=sc.textFile("student*"); lines.foreach(new VoidFunction<String>(){ @Override public void call(String arg0) throws Exception { // TODO Auto-generated method stub System.out.println(args); } }); }
textFile的参数可以支持通配符哦!!!很强大吧。事实上,这个东西确实很强大:
public RDD<java.lang.String> textFile(java.lang.String path, int minPartitions) Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings.
他可以从hdfs中读取数据,可以从本地文件系统读取数据(之不多此时要求所有节点都要有这个文件),或者任何hadoop支持的文件系统。
2.将一个RDD保存到文件中。
SparkConf conf=new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("save"); JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> lines=sc.textFile("student*");
//保存到hdfs lines.saveAsTextFile("hdfs://spark2:9000/francis/spark-core/studentsRDD.txt");
ok,让我们查看一下hdfs上的文件吧:
hadoop fs -ls -h /francis/spark-core/studentsRDD.txt/
内容如下:
Found 4 items -rw-r--r-- 3 francis supergroup 0 2016-03-10 18:58 /francis/spark-core/studentsRDD.txt/_SUCCESS -rw-r--r-- 3 francis supergroup 38 2016-03-10 18:58 /francis/spark-core/studentsRDD.txt/part-00000 -rw-r--r-- 3 francis supergroup 38 2016-03-10 18:58 /francis/spark-core/studentsRDD.txt/part-00001 -rw-r--r-- 3 francis supergroup 38 2016-03-10 18:58 /francis/spark-core/studentsRDD.txt/part-00002
可以发现,每一个partition保存到一个文件中去了。
注意:在windows eclipse中调用saveAsTextFile时,如果将数据保存到window本地文件,会出现错误!!!!!
想要测试这种情况,还是去linux吧。
调用saveAsTextFile将数据保存到外部文件系统中了,那么如何在将他们到RDD中呢?只需要调用textFile并传入当时保存的那个文件名就ok了。
3.将RDD保存到一个文件中
上面看到了,每一个partition会被保存到要给单独的文件中去。如何让所有partition都保存到一个文件中呢?可以考虑如下两种思路:
第一种方法,对rdd调用collect(),此时返回的是要给array,然后将array保存到文件中。
第二张方法,并不推荐,他可能会极大的降低性能:先调用coalesce(1),然后再saveAsTextFile。
是否真的需要保存到一个文件中?这个需要仔细商榷,如果数据量比较大,保存到一个文件的性能会大大降低。
作者:FrancisWang
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出处:http://www.cnblogs.com/francisYoung/
本文地址:http://www.cnblogs.com/francisYoung/p/5263179.html
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