用SparkContext.wholeTextFiles()也可以处理多个文件,该方法返回一个pair RDD,其中键是输入文件的文件名。 例如: val input = sc.wholeTextFiles("E:\\share\\new\\chapter5") input.foreach(println) 1. 2. 输出结果: 保存文本文件用saveAsTextFile(outputFile) JSON JSON是一种使用较广的半结构化数据格式...
1、rdd.saveAsTextFile("file:///E:/dataFile/result") 2、rdd.saveAsHadoopFile("file:///E:/dataFile/result",classOf[T],classOf[T],classOf[outputFormat.class]) 3、df.write.format("csv").save("file:///E:/dataFile/result") 以上都简单的,最普遍的保存文件的方式,有时候是不能够满足我们的...
1/**2* Saves the content of the [[DataFrame]] in a text file at the specified path.3* The DataFrame must have only one column that is of string type.4* Each row becomes a new line in the output file. For example:5* {{{6* // Scala:7* df.write.text("/path/to/output")8*...
Spark->>CustomTextOutputFormat: 创建自定义输出格式对象 Spark->>CustomTextOutputFormat: 调用getRecordWriter方法 CustomTextOutputFormat->>CustomTextOutputFormat: 创建OutputStreamWriter对象 CustomTextOutputFormat->>CustomTextOutputFormat: 指定GBK编码 CustomTextOutput...
stage0,主要是执行从textFile到map操作,以及执行shuffle write操作。shuffle write操作,我们可以简单理解为对pairs RDD中的数据进行分区操作,每个task处理的数据中,相同的key会写入同一个磁盘文件内。 stage1,主要是执行从reduceByKey到collect操作,stage1的各个task一开始运行,就会首先执行shuffle read操作。执行shuffle ...
dataset.write.csv("hdfs://path/to/output") 使用RDD API:如果使用RDD API,可以使用saveAsTextFile方法将RDD保存为文本文件,也可以使用其他方法将RDD保存为其他格式的文件。例如: 代码语言:txt 复制 // 将RDD保存为文本文件 rdd.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output") ...
读写,若文件不存在,则新建;如果文件存在,则在文件尾追加要写的内容 b 以二进制模式打开文件 file=io.open("/test.txt","r"...) io.input(file)-- 设置默认输入文件 print(io.read()) io.close() file=io.open("/test.txt","a") io.output(file...)-- 设置默认输出文件 io.write("last row...
HadoopWriteConfigUtil创建committer 核心是runJob,返回一个ret,调用了runJob另外一个接口。通过results(index) = res 注意这里的参数func一直就是在最开始定义的 将数据写到partition里面的writeToFile。看到这里有调用到dagScheduler, 在初始化SparkContext之前, dagScheduler已经被构造了: (回头会写一下SparkContext的初始...
val query: StreamingQuery = dataFrame.writeStream .format("console") .start() query.awaitTermination() 测试 2.csv文件 代码 csv需要创建schema以及指定分割符 def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("ReadTextFile") ...
First, you can access Spark shell via, intuitively enough, the spark-shell command, explained at bit.ly/1ON5Vy4, where, after establishing an SSH session to the Spark cluster head node, you can write Scala programs in a REPL-like manner and submit programming constructs one...