如果你在使用文件修改方式“w”时结束后发现文件数据全变成了0，可能是因为你在打开文件时使用了“w+”模式，这会将文件内容清空，然后你又在写入数据时没有将文件指针移动到文件的开头，导致新写入的数据覆盖了文件原有的内容。在写入数据之前，你可以使用fseek函数将文件指针移动到文件的开头，这样就可以避免覆盖原有的数据了举个代码例子

当你使用 C 语言的文件操作时，可以使用以下代码来避免在使用文件修改方式“w”时覆盖原有数据的问题：

#include <stdio.h>

int main() {
    FILE *fp;

    // 打开文件，以“w+”方式打开
    fp = fopen("test.txt", "w+");
    if(fp == NULL) {
        printf("无法打开文件\n");
        return 1;
    }

    // 移动文件指针到文件开头
    fseek(fp, 0L, SEEK_SET);

    // 写入数据
    fputs("Hello, world!", fp);

    // 关闭文件
    fclose(fp);

    return 0;
}

在这个例子中，我们使用了 `fseek(fp, 0L, SEEK_SET)` 将文件指针移动到文件的开头，这样就可以避免覆盖原有的数据了。

相关问题

在 MapReduce 作业结束后保存输出数据到本地，可以使用 Hadoop 的文件系统 API 将输出数据写入本地文件。

### 回答1：
MapReduce 作业结束后，如果希望将输出数据保存到本地，可以使用 Hadoop 的文件系统 API 将输出数据写入本地文件。这可以通过使用 Hadoop 的 FileSystem 类来实现。例如，下面是一个示例代码，展示了如何使用 Hadoop 的 FileSystem 类将输出数据写入本地文件：

Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
Path outputPath = new Path("file:///local/path/to/output/file");
FSDataOutputStream outputStream = fs.create(outputPath);

// 写入输出数据
outputStream.write(outputData);

outputStream.close();
fs.close();

在上面的代码中，我们首先创建了一个 Configuration 对象，然后使用 FileSystem 类的 get 方法获取文件系统的实例。接下来，我们使用 Path 类创建了一个指向本地文件的路径，并使用 create 方法创建了一个 FSDataOutputStream 对象。最后，我们使用 write 方法将输出数据写入文件，并关闭输出流和文件系统。

### 回答2：
在 MapReduce 作业结束后保存输出数据到本地，可以使用 Hadoop 的文件系统 API 将输出数据写入本地文件。Hadoop 提供了一个分布式文件系统，称为 Hadoop 文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS），它允许数据存储在集群中的多个节点上，并提供了数据的冗余和容错机制。

要将输出数据保存到本地，首先需要获取 Hadoop 文件系统的引用。可以使用 Hadoop Configuration 类来实现此目的。然后，可以使用 FileSystem 类的 getLocal 方法来获取本地文件系统的实例。这样就可以使用本地文件系统 API 来操作本地文件。

一旦获得了本地文件系统的实例，就可以使用 FileSystem 类的 create 方法创建一个输出文件。可以指定文件的路径和名称。然后，可以使用 MapReduce 作业的输出对象（如 OutputFormat 或自定义的 OutputFormat）将输出数据写入到该文件中。

在写入数据之后，需要使用 FileSystem 类的 close 方法关闭文件系统实例。这将确保所有缓冲的数据都被刷新到磁盘，并释放相关的资源。

总之，要将 MapReduce 作业的输出数据保存到本地文件，可以使用 Hadoop 的文件系统 API，并按照以下步骤操作：
1. 获取 Hadoop 文件系统的引用。
2. 使用 getLocal 方法获取本地文件系统的实例。
3. 使用 FileSystem 的 create 方法创建输出文件。
4. 使用输出对象将数据写入文件。
5. 使用 FileSystem 的 close 方法关闭文件系统实例。

这样，就可以将 MapReduce 作业的输出数据有效地保存到本地文件中，以便进一步处理或分析。

### 回答3：
在MapReduce作业结束后，可以使用Hadoop的文件系统API将输出数据写入本地文件。Hadoop文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）是Hadoop的核心组件之一，它提供了一个分布式文件系统，可以将大量的数据存储在网络连接的多个计算机集群上。

在MapReduce作业中，输出数据被存储在HDFS中的输出目录中。要将这些数据保存到本地文件，可以使用Hadoop文件系统API的功能。首先，通过创建一个新的本地文件路径，指定文件名称和目录路径，来创建一个本地文件输出流。然后，通过使用HDFS API的文件系统对象，打开HDFS中输出数据所在的文件，获取一个输入流。接下来，可以通过读取输入流中的内容，并将其写入本地文件输出流中。最后，确保在操作完成后关闭输入流和输出流，并释放资源。

通过使用Hadoop文件系统API，可以简化将MapReduce作业的输出数据保存到本地文件的过程。通过这种方法，用户可以方便地将处理后的数据从HDFS中直接写入本地文件系统，以后可以在本地系统中进行进一步的分析、处理或展示。

python中打开一个数据读内容，关闭后下次打开时文件指针在上次读完结束的位置吗

是的，当你打开一个文件并开始读取数据时，文件指针会从文件的开头开始逐个读取数据。当你关闭文件并再次打开它时，文件指针会定位到上次读取结束的位置，因此下一次读取数据会从该位置开始。如果你希望重新从文件的开头开始读取数据，可以使用 seek() 方法将文件指针移动到所需的位置。例如，使用 f.seek(0) 将文件指针移动到文件的开头。