shell用date命令将当前的日期和时间写入/root/time.txt中
时间: 2023-12-16 08:06:35 浏览: 45
可以使用以下命令将当前的日期和时间写入 `/root/time.txt` 文件中:
```
date > /root/time.txt
```
这个命令会执行 `date` 命令来获取当前的日期和时间,并将结果输出到 `/root/time.txt` 文件中。如果文件不存在,则会自动创建一个新的文件。如果文件已经存在,则会覆盖其中的内容。
相关问题
开始任务前,请先打开右侧命令行窗口,执行如下命令创建数据环境: bash /data/workspace/myshixun/env.sh 1.在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result.txt 文件中。 2.在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件 /user/hadoop/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result2.txt 文件中。 HDFS 通信端口:9000
好的,我会执行您的要求。下面是您可以在Spark Shell中使用的代码:
```
// 1. 读取本地文件,统计行数并保存结果到本地文件系统
val textFile = sc.textFile("file:///data/bigfiles/test.txt")
val count = textFile.count()
val result = sc.parallelize(Seq(count))
result.saveAsTextFile("file:///root/result.txt")
// 2. 读取HDFS文件,统计行数并保存结果到本地文件系统
val textFile2 = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt")
val count2 = textFile2.count()
val result2 = sc.parallelize(Seq(count2))
result2.saveAsTextFile("file:///root/result2.txt")
```
在上述代码中,我们首先使用`sc.textFile()`函数读取本地文件`/data/bigfiles/test.txt`和HDFS文件`/user/hadoop/test.txt`,然后使用`count()`函数计算它们的行数,并将结果存储在变量`count`和`count2`中。接下来,我们使用`sc.parallelize()`函数将`count`和`count2`转换为RDD对象,并使用`saveAsTextFile()`函数将它们保存到本地文件系统中的`/root/result.txt`和`/root/result2.txt`文件中。
需要注意的是,在执行上述代码之前,您需要先执行`bash /data/workspace/myshixun/env.sh`命令创建数据环境。此外,如果您的HDFS系统在不同的主机上或使用不同的端口,请相应地更改代码中的HDFS文件路径和端口号。
1.在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result.txt 文件中。 2.在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件 /user/hadoop/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result2.txt 文件中。
可以使用以下代码来解决你的问题:
1. 读取本地文件并统计行数
```scala
// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Count Lines")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 读取本地文件
val localFile = spark.read.text("/data/bigfiles/test.txt")
// 统计行数
val count = localFile.count()
// 将结果保存到本地文件
import java.io.PrintWriter
new PrintWriter("/root/result.txt") { write(count.toString); close }
```
2. 读取 HDFS 文件并统计行数
```scala
// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Count Lines")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 读取 HDFS 文件
val hdfsFile = spark.read.text("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt")
// 统计行数
val count = hdfsFile.count()
// 将结果保存到本地文件
import java.io.PrintWriter
new PrintWriter("/root/result2.txt") { write(count.toString); close }
```
需要注意的是,上述代码中的 HDFS 地址为 localhost:9000,如果你的 HDFS 地址不同,需要做相应的修改。