对于两个输入文件 A 和 B,编写 Spark 独立应用程序,对两个文件进行合并,并剔除其 中重复的内容,得到一个新文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例,供参考。 输入文件 A 的样例如下: 20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 z 输入文件 B 的样例如下: 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 z 20170105 y 根据输入的文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下: 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 z
时间: 2023-10-24 17:08:40 浏览: 96
这里提供一种 Spark 独立应用程序的实现方式,基于 Scala 语言编写:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object MergeFiles {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("MergeFiles")
val sc = new SparkContext(conf)
// 读取输入文件 A 和 B
val inputA = sc.textFile("inputA.txt")
val inputB = sc.textFile("inputB.txt")
// 合并文件并去重
val merged = inputA.union(inputB).distinct()
// 将合并后的结果写入输出文件 C
merged.saveAsTextFile("outputC.txt")
sc.stop()
}
}
```
这个程序首先创建 SparkConf 和 SparkContext 对象,然后使用 `textFile` 方法读取输入文件 A 和 B,将它们合并起来并去重,最后使用 `saveAsTextFile` 方法将结果写入输出文件 C。其中,输入文件和输出文件的路径需要根据实际情况进行修改。
相关问题
对于两个输入文件A和B,编写Spark独立应用程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新文件C
好的,这是一个比较典型的Spark应用程序。我们可以使用Spark的RDD(Resilient Distributed Datasets)来处理这个任务。
首先,我们需要在Spark中读取输入文件A和B,将它们转换为RDD对象。假设文件A和B中的每一行都是一个字符串,我们可以使用以下代码读取它们:
```scala
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("MergeFiles")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val fileA = sc.textFile("path/to/fileA")
val fileB = sc.textFile("path/to/fileB")
```
接下来,我们将两个RDD对象合并成一个RDD对象:
```scala
val mergedFile = fileA.union(fileB)
```
现在,我们需要对新的RDD对象进行去重操作。我们可以使用`distinct()`函数来实现去重:
```scala
val uniqueLines = mergedFile.distinct()
```
最后,我们需要将处理后的结果保存到一个新文件C中。我们可以使用以下代码将RDD对象保存到文件中:
```scala
uniqueLines.saveAsTextFile("path/to/fileC")
```
完整的Spark应用程序代码如下:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object MergeFiles {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("MergeFiles")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val fileA = sc.textFile("path/to/fileA")
val fileB = sc.textFile("path/to/fileB")
val mergedFile = fileA.union(fileB)
val uniqueLines = mergedFile.distinct()
uniqueLines.saveAsTextFile("path/to/fileC")
}
}
```
在实际使用中,你需要将`path/to/fileA`,`path/to/fileB`和`path/to/fileC`替换成你实际的文件路径。
databricks对于两个输入文件A和B,编写Spark独立应用程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新文件C。
可以使用Spark的API来实现这个任务,具体步骤如下:
1. 读取文件A和文件B中的内容,将它们分别转换成Spark RDD。
```scala
val fileA = sc.textFile("path/to/fileA")
val fileB = sc.textFile("path/to/fileB")
```
2. 将文件A和文件B的内容合并成一个RDD。
```scala
val mergedFile = fileA.union(fileB)
```
3. 对合并后的RDD进行去重处理。
```scala
val distinctRDD = mergedFile.distinct()
```
4. 将去重后的RDD保存到新文件C中。
```scala
distinctRDD.saveAsTextFile("path/to/fileC")
```
完整的Spark应用程序示例代码如下:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object MergeAndDistinctFiles {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("MergeAndDistinctFiles")
val sc = new SparkContext(conf)
val fileA = sc.textFile("path/to/fileA")
val fileB = sc.textFile("path/to/fileB")
val mergedFile = fileA.union(fileB)
val distinctRDD = mergedFile.distinct()
distinctRDD.saveAsTextFile("path/to/fileC")
sc.stop()
}
}
```
注意,需要将`path/to/fileA`、`path/to/fileB`和`path/to/fileC`替换成实际的文件路径。