spark 输出结果到HDFS
时间: 2023-11-07 16:48:51 浏览: 155
要将Spark的输出结果保存到HDFS上,可以使用以下代码:
```python
# 导入必要的库
from pyspark import SparkContext, SparkConf
# 创建SparkConf和SparkContext对象
conf = SparkConf().setAppName("Save to HDFS")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 生成一些数据
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
# 将RDD保存到HDFS上
output_path = "hdfs://<HDFS服务器地址>:<端口号>/<输出路径>"
rdd.saveAsTextFile(output_path)
# 关闭SparkContext
sc.stop()
```
在上述代码中,你需要将`<HDFS服务器地址>`替换为你的HDFS服务器的地址,`<端口号>`替换为你的HDFS服务器的端口号,`<输出路径>`替换为你想要保存输出结果的路径。
请确保你的Spark应用程序能够访问到HDFS服务器,并且具有写入权限。
相关问题
spark将计算结果写入到hdfs的两种方法
Spark可以将计算结果写入到HDFS中,有两种方法:
1. 使用saveAsTextFile()方法将计算结果写入到HDFS中,示例代码如下:
```
val rdd = sc.parallelize(Seq("Hello", "World"))
rdd.saveAsTextFile("hdfs://namenode:port/path/to/output")
```
2. 使用saveAsObjectFile()方法将计算结果以序列化的形式写入到HDFS中,示例代码如下:
```
case class Person(name: String, age: Int)
val rdd = sc.parallelize(Seq(Person("John", 30), Person("Jane", 25)))
rdd.saveAsObjectFile("hdfs://namenode:port/path/to/output")
```
注意:在使用以上两种方法时,HDFS中的输出路径不能存在,否则会报错。
spark用shell读取hdfs方式 注册表
可以使用 Spark 的 DataFrame API 读取 HDFS 数据并注册成表,具体步骤如下:
1. 启动 Spark Shell:
```
$ spark-shell
```
2. 使用 SparkSession 对象创建 DataFrame,示例代码如下:
```scala
val df = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.load("hdfs://localhost:9000/path/to/csv")
```
上述代码读取了 HDFS 中的 CSV 文件,并将其转换成 DataFrame。
3. 使用 DataFrame 的 `createOrReplaceTempView` 方法将其注册成表,示例代码如下:
```scala
df.createOrReplaceTempView("my_table")
```
上述代码将 DataFrame `df` 注册成名为 `my_table` 的表。
4. 可以使用 Spark SQL 的语法查询该表,示例代码如下:
```scala
val result = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM my_table")
result.show()
```
上述代码查询 `my_table` 表中的记录数量并输出结果。
需要注意的是,上述代码中的 HDFS 路径应该是正确的,并且 SparkSession 对象需要正确配置。