spark读取hdfs

要使用Spark读取HDFS，可以使用以下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("ReadHdfs").getOrCreate()

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://<namenode>:<port>/<path_to_file>")

在上述代码中，我们首先创建了一个SparkSession对象。然后，我们使用`read()`方法来读取HDFS上的CSV文件。在`load()`方法中，我们指定了HDFS的路径，以及CSV文件的格式和是否包含标题。

请注意，我们需要替换`<namenode>`，`<port>`和`<path_to_file>`为实际的值，以便正确访问HDFS上的文件。

相关问题

java spark 读取hdfs文件

你可以使用 Java Spark 的 API 来读取 HDFS 文件，具体步骤如下：

1. 创建 SparkConf 和 SparkContext 对象

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("ReadHDFSFile");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

2. 使用 SparkContext 对象的 `textFile` 方法读取 HDFS 文件，该方法返回一个 RDD 对象

JavaRDD<String> fileRDD = sc.textFile("hdfs://<HDFS_IP>:<HDFS_PORT>/<FILE_PATH>");

3. 对 RDD 进行操作，比如打印文件内容

fileRDD.foreach(line -> System.out.println(line));

4. 关闭 SparkContext 对象

sc.close();

其中，`<HDFS_IP>` 和 `<HDFS_PORT>` 分别是 HDFS 的 IP 地址和端口号，`<FILE_PATH>` 是要读取的文件在 HDFS 中的路径。你需要根据实际情况进行替换。

spark 读取 hdfs 数据分区规则

Spark 读取 HDFS 数据分区规则是根据 HDFS 存储文件的分块规则来进行的。HDFS 将文件分成多个块，每个块的大小默认为 128MB，块的数量由文件大小和块大小决定。Spark 读取 HDFS 数据时，会根据文件的块数来确定分区数，每个分区对应一个块。如果文件的块数大于 Spark 的默认分区数（通常为 2），则 Spark 会根据文件块数自动增加分区数，以提高并行度和读取效率。如果文件的块数小于 Spark 的默认分区数，则 Spark 会将多个块合并到一个分区中，以避免过多的小文件读取开销。