spark在hdfs上创建和删除目录

b可以通过HDFS shell或者Hadoop API来操作HDFS上的目录。具体来说，可以使用命令"hadoop fs -mkdir"和"hadoop fs -rm"来创建和删除目录。例如在HDFS上创建目录可以使用以下命令：

hadoop fs -mkdir /example_directory

同样的，如果需要删除目录，可以使用以下命令：

hadoop fs -rm -r /example_directory

注意，其中的"-r"选项表示删除整个目录及其下面的所有子目录和文件。

相关问题

hdfs shell命令

### 回答1：
HDFS Shell是Hadoop分布式文件系统（HDFS）的命令行接口。以下是一些HDFS Shell命令的例子：

1. 查看HDFS文件系统的根目录：

hadoop fs -ls /

2. 在HDFS文件系统中创建一个目录：

hadoop fs -mkdir /mydirectory

3. 将本地文件上传到HDFS文件系统中的目录中：

hadoop fs -put /local/path/to/file /hdfs/path/to/directory

4. 从HDFS文件系统中下载文件到本地：

hadoop fs -get /hdfs/path/to/file /local/path/to/file

5. 删除HDFS文件系统中的文件或目录：

hadoop fs -rm /hdfs/path/to/file
hadoop fs -rm -r /hdfs/path/to/directory

6. 在HDFS文件系统中复制文件或目录：

hadoop fs -cp /hdfs/path/to/source /hdfs/path/to/destination

7. 查看HDFS文件系统中文件或目录的内容：

hadoop fs -cat /hdfs/path/to/file
hadoop fs -tail /hdfs/path/to/file

以上只是一些常用的HDFS Shell命令，还有许多其他命令可以使用。

### 回答2：
HDFS Shell命令是在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中使用的命令行界面工具。它提供了一种方便直接访问和操作HDFS的方法，可以在终端或命令行中执行。

HDFS Shell命令通常以"hadoop fs"或"hdfs dfs"作为前缀，后跟具体的命令和参数。它们可以用于创建、复制、删除、移动和查看文件和目录等操作。

以下是一些常用的HDFS Shell命令及其功能：
- "ls"：列出指定路径下的所有文件和目录。
- "mkdir"：创建一个新的目录。
- "copyFromLocal"：从本地文件系统复制文件到HDFS。
- "copyToLocal"：将HDFS上的文件复制到本地文件系统。
- "mv"：移动或重命名文件或目录。
- "rm"：删除指定的文件或目录。
- "cat"：显示文件的内容。
- "put"：将本地文件复制到指定路径下。
- "get"：将指定路径下的文件复制到本地文件系统。
- "chmod"：更改文件或目录的权限。
- "chown"：更改文件或目录的所有者。
- "chgrp"：更改文件或目录的组。
- "du"：显示指定路径下的文件和目录的大小。

HDFS Shell命令是Hadoop生态系统中重要的一部分，可以方便地进行文件系统的操作。它也可以与其他Hadoop工具和组件集成，如MapReduce、Hive和Spark等，来进行更复杂的数据处理和分析工作。

用sparksql进行编程，完成下列需求：(1)读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行。(2)筛选出口味评分大于7分的数据(3)统计各类别餐饮店点评数，并按降序排列(4)将步骤(2)和(3)的结果保存在HDFS上

好的，以下是对应的代码实现，需要注意的是，由于我无法直接读取你的本地文件，以下代码中的路径需要自行修改。

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object RestaurantAnalysis {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Restaurant Analysis")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行
    val restaurantDf = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("file:///path/to/restaurant.csv")
      .drop("last_col1", "last_col2")
      .na.drop()

    // 筛选出口味评分大于7分的数据
    val highScoreDf = restaurantDf.filter("taste > 7")

    // 统计各类别餐饮店点评数，并按降序排列
    val categoryCountDf = restaurantDf.groupBy("category").count().orderBy("count")

    // 将步骤(2)和(3)的结果保存在HDFS上
    highScoreDf.write.mode("overwrite").csv("hdfs://path/to/highScoreDf.csv")
    categoryCountDf.write.mode("overwrite").csv("hdfs://path/to/categoryCountDf.csv")

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

需要注意的是，上述代码中的HDFS路径需要根据实际情况进行修改，同时需要保证HDFS已经正确配置，并且可以在本机上访问。