spark 保存csv 文件到linux

要将Spark保存为CSV文件到Linux，可以使用以下步骤：

1. 导入所需的Spark库和函数：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode}

2. 将数据加载到一个DataFrame中：

val data: DataFrame = spark.read.csv("input.csv")

3. 定义输出文件路径和保存模式：

val outputPath = "output.csv"
val saveMode = SaveMode.Overwrite

4. 将DataFrame保存为CSV文件：

data.write.mode(saveMode).csv(outputPath)

在这个例子中，我们使用覆盖模式（SaveMode.Overwrite），这意味着如果已经存在同名的文件，将会被覆盖。你可以根据需要改变保存模式。

最后，你可以在Linux中检查结果文件的路径（在此例中为output.csv），确保文件已正确保存。

相关问题

linux配置spark

要在Linux系统上配置Spark，需要按照以下步骤进行操作。首先，在安装Spark之前，需要确保已经安装了Linux系统和Java环境。然后，按照以下步骤完成Spark的安装和配置。

1. 下载Spark安装文件并解压缩。

2. 复制Spark的配置文件模板，并进行编辑。
在终端中执行以下命令：

cd /usr/local/spark
cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh

然后使用编辑器（如vim）打开`spark-env.sh`文件，并在文件的第一行添加以下内容：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

保存并关闭文件。

3. 验证Spark是否安装成功。
通过运行Spark自带的示例程序，可以验证Spark是否正确安装。在终端中执行以下命令：

cd /usr/local/spark
./bin/run-example SparkPi

如果示例程序成功运行并输出结果，则说明Spark安装成功。

4. 查看Spark版本。
在终端中执行以下命令：

cd /usr/local/spark
./bin/spark-shell

这将启动Spark Shell，并显示Spark的版本信息。

安装完成后，Spark就可以与Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行交互。通过配置`spark-env.sh`文件中的相关信息，Spark可以将数据存储到HDFS中，并从HDFS中读取数据。

请注意，以上步骤假设已经安装了Hadoop，并且已经配置了相关信息。关于如何安装Hadoop的详细步骤，请参考相关文档或链接。
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linux配置spark Hive

要在Linux上配置Spark Hive，你需要执行以下步骤：

1. 将Spark纯净版的jar包上传到HDFS。使用以下命令：
hdfs dfs -mkdir /spark-jars
hdfs dfs -put /opt/spark/jars/* /spark-jars
这将在HDFS上创建一个目录并将Spark的jar包上传到该目录中。

2. 配置Hive环境变量。打开/etc/profile文件，并添加以下两行代码：
export HIVE_HOME=/export/server/hive
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
这将设置Hive的安装目录并将其添加到系统的环境变量中。

3. 启动Hive的metastore服务。使用以下命令：
nohup hive --service metastore 2>&1 > /tmp/hive-metastore.log &
这将在后台启动Hive的metastore服务，并将日志输出到/tmp/hive-metastore.log文件中。

4. 配置Spark与Hive的连接。在spark/conf/目录下创建一个hive-site.xml文件，并将以下内容添加到文件中：
<!-- 默认数仓的路径 -->
<!-- spark保存数据的路径的配置名叫spark.sql.warehouse.dir 如果SparkSQL找到了hive.metastore.warehouse.dir，那么 就用hive.metastore.warehouse.dir的值作为 spark.sql.warehouse.dir 如果找不到hive.metastore.warehouse.dir配置，就用默认的路径名 /root/spark-warehouse/ -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node1:9083</value>
</property>
这将配置Hive的元数据仓库目录和连接信息，使Spark能够与Hive进行交互。

5. 修改hive-site.xml文件，添加Spark依赖位置和Hive执行引擎配置。将以下内容添加到hive-site.xml文件中：
<!--Spark 依赖位置（注意：端口号必须和namenode的端口号一致）-->
<property>
<name>spark.yarn.jars</name>
<!--<value>hdfs://hadoop:8020/spark-jars/*</value>-->
<value>hdfs://hadoop:9000/spark-jars/*</value>
</property>
<!--Hive 执行引擎-->
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value>
</property>
<!--Hive 和 Spark 连接超时时间-->
<property>
<name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
<value>10000ms</value>
</property>
这将配置Spark的依赖位置以及设置Hive使用Spark作为执行引擎的参数。

以上是在Linux上配置Spark Hive的步骤。请根据你的实际情况进行相应的配置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>