idea打包mavenjar包如何上传到hdfs然后执行

要将Maven JAR包上传到HDFS并执行，需要执行以下步骤：

1. 在项目的pom.xml文件中添加Hadoop和HDFS的依赖项。

2. 使用Maven打包JAR文件并将其复制到HDFS中。

   mvn package
   hdfs dfs -put target/myproject.jar /user/hadoop/myproject.jar

3. 在Hadoop集群上运行JAR文件。

   hadoop jar /user/hadoop/myproject.jar com.example.MyMainClass inputPath outputPath

其中，`com.example.MyMainClass`是您要执行的主类，`inputPath`是输入路径，`outputPath`是输出路径。

请注意，您需要在Hadoop集群上安装Maven和Java环境，以便能够构建和运行JAR文件。

相关问题

课程设计要求完成以下任务，在IDEA中创建Maven项目，提供pom.xml文件给大家，完成以下任务。 一、将data.csv文件上传到hdfs的/cateringdata/目录下。 二、编写Spark程序，实现以下功能，并且将程序打包为jar包 1.去掉"本月销量","本月销售额"（第8列和第9列）的数据异常（数据为空字符串或者null或者为0），并且统计去掉了多少条；这一步清洗获得的数据要以逗号分割，存到hdfs的/foodsparktask1目录下; 2.去掉"店铺评分"数据为null的数据，并统计去掉了多少条; 3.去掉"店铺评分"数据不是数字的数据，并统计去掉了多少条; 4.从店铺url中提取id加到数据第1列; 5.将经过以上清洗获得的数据要以逗号进行分割，存到hdfs的/foodsparktask2目录下 三、将程序提交到Spark中运行，并查看hdfs中输出结果中的前5行数据。

好的，我明白了，以下是回答：

1. 首先我们需要在Maven项目中添加Spark依赖，可以在pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
  <version>2.4.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
  <version>2.4.0</version>
</dependency>

2. 将data.csv文件上传到hdfs的/cateringdata/目录下，可以使用以下命令：

hdfs dfs -mkdir -p /cateringdata/
hdfs dfs -put data.csv /cateringdata/

3. 创建Spark程序，实现数据清洗和处理功能。代码片段如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, concat_ws, regexp_extract}

object FoodSparkTask {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("FoodSparkTask").getOrCreate()
    val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://localhost:9000/cateringdata/data.csv")
    val filteredDF = df.filter(col("本月销量") =!= "" && col("本月销售额") =!= "" && col("本月销量") =!= "null" && col("本月销售额") =!= "null" && col("本月销量") =!= "0" && col("本月销售额") =!= "0")
    val filteredCount = df.count() - filteredDF.count()
    val filteredDF2 = filteredDF.filter(col("店铺评分").isNotNull)
    val filteredCount2 = filteredDF.count() - filteredDF2.count()
    val filteredDF3 = filteredDF2.filter(col("店铺评分").cast("double").isNotNull)
    val filteredCount3 = filteredDF2.count() - filteredDF3.count()
    val withIdDF = filteredDF3.withColumn("店铺id", regexp_extract(col("店铺url"), "\\d+", 0))
    val resultDF = withIdDF.select(concat_ws(",", col("店铺id"), col("店铺名称"), ...))
    resultDF.write.text("hdfs://localhost:9000/foodsparktask2")
  }
}

4. 将程序打包为jar包，可以使用Maven的打包命令`mvn package`，然后在target目录下会生成一个jar包。

5. 将jar包提交到Spark中运行，可以使用以下命令：

spark-submit --class FoodSparkTask --master yarn --deploy-mode client target/foodsparktask-1.0-SNAPSHOT.jar

6. 查看hdfs中输出结果中的前5行数据，可以使用以下命令：

hadoop fs -cat /foodsparktask2/* | head -n 5

这样就可以完成课程设计要求的任务了。

idea文件写入hdfs

在IntelliJ IDEA中，如果你想要将文件写入Hadoop Distributed File System (HDFS)，你需要使用Hadoop的Java API或者Hadoop Streaming，因为IDEA本身不直接支持与HDFS交互，但可以通过配置Maven或Gradle依赖以及编写相应的Java代码来实现。

以下是简单的步骤：

1. **添加Hadoop依赖**:
- 如果你使用的是Maven，添加Hadoop Common和Hadoop HDFS库到pom.xml文件中：

     <dependencies>
         <dependency>
             <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
             <artifactId>hadoop-common</artifactId>
             <version>your-hadoop-version</version>
         </dependency>
         <dependency>
             <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
             <artifactId>hadoop-hdfs-client</artifactId>
             <version>your-hadoop-version</version>
         </dependency>
     </dependencies>

- 如果使用Gradle，添加相似的依赖项到build.gradle文件中。

2. **创建HDFS操作类**:
- 创建一个新的Java类，例如`HdfsWriter`，并导入必要的Hadoop包：

   import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
   import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
   import org.apache.hadoop.fs.Path;

3. **配置HDFS连接**:
- 初始化一个`Configuration`对象，并设置HDFS的相关属性，如`fs.defaultFS`（指向你的HDFS集群地址）:

   Configuration config = new Configuration();
   config.set("fs.defaultFS", "hdfs://your-hdfs-address:port");

4. **写入文件**:
- 使用`FileSystem`的`create`方法创建或追加到HDFS文件：

   try {
       FileSystem fs = FileSystem.get(config);
       Path filePath = new Path("/your/hdfs/path/file.txt");
       DataOutputStream out = fs.create(filePath);
       // 读取IDEA文件并写入HDFS
       byte[] data = Files.readAllBytes(Paths.get("/path/to/your/local/file.txt"));
       out.write(data);
       out.close();
   } catch (IOException e) {
       e.printStackTrace();
   }

5. **运行程序**:
- 如果是Java代码，可以直接运行这个类；如果是使用Hadoop Streaming，需要将这段代码打包成jar，并在命令行中通过Hadoop的`hadoop jar`命令执行。