【spark学习笔记】spark访问hdfs

Spark可以通过Hadoop API来访问HDFS。在Spark中，可以使用SparkContext对象来创建RDD并从HDFS中读取数据。例如，可以使用以下代码来创建一个RDD并从HDFS中读取数据：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "HDFS Access Example")
data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/file")

其中，`SparkContext`是Spark的入口点，`"local"`表示在本地模式下运行，`"HDFS Access Example"`是应用程序的名称。`textFile`方法用于从HDFS中读取文本文件，`"hdfs://localhost:9000/path/to/file"`是文件的路径。

除了`textFile`方法，还可以使用其他方法来访问HDFS中的数据，例如`wholeTextFiles`方法可以读取整个目录中的所有文件，`binaryFiles`方法可以读取二进制文件，等等。

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[scala学习笔记] spark开发小笔记

很高兴看到你对Scala和Spark的学习感兴趣。以下是一些我在学习和开发过程中总结的小笔记：

1. Scala是一种基于JVM的编程语言，它具有函数式编程和面向对象编程的特性。Scala的语法简洁，代码可读性高，可以大大提高开发效率。

2. Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架。它支持多种数据源，包括Hadoop Distributed File System（HDFS）、Apache Cassandra、Apache HBase等。Spark提供了丰富的API，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等，可以满足不同的数据处理需求。

3. 在使用Spark进行开发时，可以使用Scala或Java编写代码。Scala代码相对于Java代码更加简洁，可以减少代码量和开发时间。

4. 在使用Spark进行数据处理时，可以使用RDD（Resilient Distributed Datasets）或DataFrame。RDD是Spark最基本的数据结构，它是一个分布式的、不可变的数据集合。DataFrame是一种类似于关系型数据库中表的数据结构，它可以使用SQL语句进行查询和操作。

5. 在使用Spark进行开发时，可以使用IDE（Integrated Development Environment）或文本编辑器。常用的IDE包括IntelliJ IDEA、Eclipse和NetBeans等。文本编辑器可以使用Sublime Text、Atom和Notepad++等。

希望这些小笔记能够对你的Scala和Spark学习有所帮助。祝你学习愉快！