spark读取广播变量、hdfs路径下文件、addFile原理机制区别

Spark中有三种常见的方式来读取数据：广播变量、HDFS路径下文件和addFile。

1. 广播变量：广播变量是Spark用于在大规模集群上分配只读数据的机制。在Spark中，广播变量是从驱动程序向所有工作节点广播的只读变量，可以在Spark作业中使用。广播变量适用于小型数据，因为它们可以在每个节点上存储一份拷贝，而不是在每个任务上重复多次读取。广播变量的使用方法如下：

broadcastVar = sc.broadcast(var)

2. HDFS路径下文件：HDFS是Hadoop分布式文件系统，Spark可以直接读取HDFS文件。HDFS是一种高容错性、高可靠性和高可扩展性的分布式文件系统，它能够处理超大规模数据集。使用HDFS路径下文件的方式，可以通过SparkContext的textFile方法读取HDFS路径下的文件。使用方法如下：

rdd = sc.textFile("hdfs://...")

3. addFile：addFile方法可以将本地文件或者HDFS文件添加到Spark的classpath中，这样可以将文件分发到所有的工作节点上。因此，addFile适用于需要在所有节点上使用的文件，如序列化类、参数配置等。使用方法如下：

sc.addFile(path)

这三种方式的作用不同，广播变量适用于小型数据，HDFS路径下文件适用于大型数据，addFile适用于分发文件到所有节点上。

相关问题

【spark】spark读取本地与hdfs文件

### 回答1：
Spark可以通过以下方式读取本地和HDFS文件：

1. 读取本地文件：

val localFile = spark.read.textFile("file:///path/to/local/file")

2. 读取HDFS文件：

val hdfsFile = spark.read.textFile("hdfs://namenode:port/path/to/hdfs/file")

其中，`namenode`是HDFS的名称节点，`port`是HDFS的端口号，`path/to/hdfs/file`是HDFS文件的路径。

需要注意的是，如果要读取HDFS文件，需要确保Spark集群可以访问HDFS，并且需要在Spark配置文件中设置HDFS的相关参数。

### 回答2：
Spark是一个开源的分布式计算框架，支持从本地和远程存储中读取数据进行处理。本地文件可以通过指定文件路径直接读取，而Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的文件需要使用Spark的Hadoop文件系统API进行读取。

首先，要读取本地文件，可以使用Spark的textFile API，该API可以从本地文件系统中读取文本文件。以下是读取本地文件的示例代码：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object LocalFileReader {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("LocalFileReader").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val textFile = sc.textFile("file:///path/to/localfile.txt")
    // 对textFile进行处理
    ...
    sc.stop()
  }
}

其中，`file:///`表示本地文件路径，`path/to/localfile.txt`为本地文件的路径。SparkConf中的`setMaster("local[*]")`表示应用程序运行在本地模式下，使用所有可用的CPU核。如果本地文件是二进制格式或非文本格式，应使用相应的API读取。

其次，要读取HDFS文件，可以使用Spark的Hadoop文件系统API，通过设置`fs.defaultFS`属性指定HDFS的访问地址。以下是读取HDFS文件的示例代码：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}

object HDFSFileReader {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("HDFSFileReader")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val hdfs = FileSystem.get(sc.hadoopConfiguration)
    val path = new Path("hdfs://namenode:port/path/to/hdfsfile.txt")
    val textFile = sc.textFile(path.toString)
    // 对textFile进行处理
    ...
    sc.stop()
  }
}

其中，`namenode`和`port`为HDFS的名称节点和端口号，`path/to/hdfsfile.txt`为HDFS文件路径。SparkConf不需要设置`setMaster`属性，因为Spark将根据Hadoop配置自动进行集群管理。

无论是从本地还是HDFS读取文件，均可以使用Spark的强大的分布式计算功能进行并行处理和分析。

### 回答3：
Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，常用于大数据计算和处理。Spark 可以读取本地文件和 HDFS 文件，下面我们就分别介绍一下。

首先是读取本地文件。Spark 可以直接读取本地文件系统中的文件，方法如下：

val sc = new SparkContext("local", "app")
val textFile = sc.textFile("file:///path/to/local/file.txt")

其中，`file:///path/to/local/file.txt` 中的 `file:///` 表示文件协议，`/path/to/local/file.txt` 是文件的路径。可以在 `textFile` 的参数中指定所读取的文件类型，例如：

val textFile = sc.textFile("file:///path/to/local/file.txt", 4)

其中 `4` 表示分片数量，Spark 将文件拆分为 4 个部分进行读取和处理。

然后是读取 HDFS 文件。Spark 同样可以读取 HDFS 文件，方法如下：

val sc = new SparkContext("local", "app")
val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/hdfs/file.txt")

其中 `hdfs://namenode:8020` 中的 `hdfs://` 表示 HDFS 协议，`namenode:8020` 表示 HDFS 在集群中的地址，`/path/to/hdfs/file.txt` 是要读取的文件在 HDFS 中的路径。同样可以在 `textFile` 的参数中指定分片数量：

val textFile = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/path/to/hdfs/file.txt", 4)

以上就是 Spark 读取本地和 HDFS 文件的方法。需要注意的是，Spark 针对文件的读取和处理会自动进行分片，减少计算的时间和资源消耗。

设置当前用户拥有读取权限HDFS路径下文件的权限

可以使用以下命令设置当前用户拥有HDFS路径下文件的读取权限：

hadoop fs -chmod -R +r <HDFS路径>

其中，`-R`表示递归设置所有子目录和文件的权限，`+r`表示添加读取权限。将 `<HDFS路径>` 替换为需要设置权限的HDFS路径即可。

如果需要设置其他权限，可以使用以下命令：

hadoop fs -chmod [-R] <MODE[,MODE,...]> <HDFS路径>

其中，`<MODE>`表示需要设置的权限，例如 `u=rwx,g=rwx,o=r` 表示当前用户、用户组和其他用户都有读、写、执行的权限。更多用法可以参考Hadoop官方文档。