hdfs parquet

要使用Spark读取HDFS上的多目录Parquet文件，可以按照以下步骤操作：

1. 创建SparkSession对象

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read Parquet Files from HDFS")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

2. 读取Parquet文件

val df = spark.read.parquet("hdfs://<namenode>:<port>/<path1>,hdfs://<namenode>:<port>/<path2>,...")

其中，`<namenode>`是HDFS的NameNode节点地址，`<port>`是HDFS的端口号，`<path1>,<path2>,...`是多个Parquet文件所在的目录路径，用逗号分隔。

3. 显示数据

df.show()

以上就是使用Spark读取HDFS上的多目录Parquet文件的步骤。

相关问题

spark用shell读取hdfs parquet文件方式 注册表

可以使用 Spark 的 DataFrame API 读取 HDFS 上的 Parquet 文件并注册成表，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：

   val df = spark.read.parquet("hdfs://localhost:9000/path/to/parquet")

上述代码读取了 HDFS 中的 Parquet 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：

   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：

   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。此外，需要确保 HDFS 中的 Parquet 文件的 schema 与 DataFrame 中的 schema 一致，否则会出现解析错误。

spark一行转多行操作并存储文件到hdfs为parquet格式

使用Spark进行一行转多行操作并将结果存储为Parquet格式文件到HDFS，可以按照以下步骤进行：

1. 创建SparkSession对象：

from pyspark.sql import SparkSession

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

2. 读取原始数据文件：

data = spark.read.text("hdfs://path/to/input/file")

3. 对数据进行转换操作：

from pyspark.sql.functions import split

split_data = data.select(split(data.value, ",").alias("columns"))

这里假设原始数据是以逗号分隔的一行字符串，使用split函数将其转换为多行数据，每行数据为一个数组。

4. 将转换后的数据存储为Parquet格式文件到HDFS：

split_data.write.parquet("hdfs://path/to/output/file")

完整代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import split

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

data = spark.read.text("hdfs://path/to/input/file")

split_data = data.select(split(data.value, ",").alias("columns"))

split_data.write.parquet("hdfs://path/to/output/file")

注意，需要将路径中的“path/to/input/file”和“path/to/output/file”替换为实际的HDFS路径。