在 pyspark 中读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/ipaddress.txt",然后, 统计出文件的行数。
时间: 2024-09-11 21:05:52 浏览: 25
在PySpark中,读取HDFS系统文件并统计行数的步骤如下:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("HDFSLineCount").getOrCreate()
# 使用SparkContext读取HDFS文件
hdfs_file_path = "/user/hadoop/ipaddress.txt"
lines_df = spark.read.text(hdfs_file_path)
# 显示数据帧包含几行
line_count = lines_df.count()
# 输出行数
print(f"The file {hdfs_file_path} has {line_count} lines.")
# 关闭SparkSession
spark.stop()
```
在这段代码中,我们首先创建了一个SparkSession,然后使用`text()`函数读取HDFS文件的内容并将其转换为DataFrame。DataFrame的`count()`方法返回的是行的数量,即文件中的行数。
相关问题
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
以下是您可以使用的Spark代码来实现您的需求:
```
val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt")
val count = textFile.count()
val result = sc.parallelize(Seq(count))
result.saveAsTextFile("file:///root/result2.txt")
```
在上述代码中,我们使用`sc.textFile()`函数来读取HDFS系统中的文件`/user/hadoop/test.txt`,并将其存储在RDD对象`textFile`中。接下来,我们使用`count()`函数计算`textFile`中的行数,并将结果存储在变量`count`中。最后,我们使用`sc.parallelize()`函数将`count`转换为一个RDD对象,并使用`saveAsTextFile()`函数将其保存到本地文件系统中的`/root/result2.txt`文件中。
需要注意的是,在使用`sc.textFile()`函数时,我们使用了`hdfs://localhost:9000`前缀来指定HDFS系统,并指定了通信端口为9000。如果您的HDFS系统在不同的主机上或使用不同的端口,请相应地更改前缀和端口号。
(2)在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/20230516.txt”(如果该文件不存在,请先创建),然后,统计出文件的行数;
首先需要在HDFS上创建一个文件,可以使用以下命令:
```
hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/
hdfs dfs -put local_file_path /user/hadoop/20230516.txt
```
其中,`local_file_path`是本地文件路径。
然后,在`spark-shell`中,可以使用以下命令读取文件并统计行数:
```
val fileRDD = sc.textFile("/user/hadoop/20230516.txt")
val count = fileRDD.count()
println("文件行数:" + count)
```
其中,`sc`是SparkContext对象,如果没有创建可以使用以下命令:
```
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
```
这里假设使用本地模式,如果要在集群上运行,需要将`setMaster`参数设置为对应的值。