编写独立应用程序,读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”,然后统计出文件的行数,通过spark-submit将该程序提交到Spark中运行。
时间: 2024-10-09 20:08:46 浏览: 69
在编写一个独立的应用程序并使用Apache Spark处理HDFS文件时,首先需要确保已经安装了Scala、Spark以及Hadoop。以下是基本步骤:
1. 导入必要的库:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
```
2. 创建SparkSession:
```scala
val spark = SparkSession.builder.appName("HDFSLineCounter")
.config("spark.master", "local[*]") // 使用本地模式,如果在集群上运行,则改为"yarn-client"
.getOrCreate()
```
3. 配置Spark读取HDFS路径:
```scala
val filePath = "/user/hadoop/test.txt"
val linesDF = spark.read.text(filePath)
```
4. 统计行数:
```scala
val numRows = linesDF.count()
println(s"The file contains ${numRows} rows.")
```
5. 提交到Spark:
使用`spark-submit`命令行工具,例如如果你的应用程序保存在名为`app.scala`的文件中,并设置了主函数入口`main(args: Array[String])`,可以这样提交:
```
spark-submit --class com.example.YourMainClass --master <your_spark_master> --jars /path/to/spark-dependencies.jar your_app.jar
```
其中`YourMainClass`替换成实际的主类名,`<your_spark_master>`替换为你的Spark集群地址。
6. 结束SparkSession:
```scala
spark.stop()
```
完成上述步骤后,你的程序就会读取HDFS文件并返回行数,最后会被提交到Spark进行分布式计算。