hdfs parquet
时间: 2023-09-01 14:12:43 浏览: 67
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
```scala
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read Parquet Files from HDFS")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
```
2. 读取Parquet文件
```scala
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
```scala
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:
```scala
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:
```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。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。
hdfs将本地的文件put 到 hdfs并转为parquet格式
可以按照以下步骤将本地文件上传到HDFS并转换为Parquet格式:
1. 将本地文件上传到HDFS:使用命令`hdfs dfs -put`将本地文件上传到HDFS中的一个目录,例如:
```
hdfs dfs -put /path/to/local/file /path/to/hdfs/directory
```
2. 安装Parquet工具:使用命令`sudo apt-get install parquet-tools`安装Parquet工具。
3. 将上传的文件转换为Parquet格式:使用命令`parquet-tools`将上传的文件转换为Parquet格式,例如:
```
hdfs dfs -text /path/to/hdfs/directory/input_file | parquet-tools write -o /path/to/hdfs/directory/output_file.parquet
```
其中,`/path/to/hdfs/directory/input_file`为上传的文件路径,`/path/to/hdfs/directory/output_file.parquet`为转换后的Parquet文件路径。
转换为Parquet格式后,可以使用Hive、Presto等工具进行查询和分析。
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