1.在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result.txt 文件中。
时间: 2023-12-23 07:05:14 浏览: 84
您可以使用以下命令来实现您的需求:
```
val textFile = sc.textFile("file:///data/bigfiles/test.txt")
val count = textFile.count()
val result = sc.parallelize(Seq(count))
result.saveAsTextFile("file:///root/result.txt")
```
在上述代码中,我们首先使用`sc.textFile()`函数来读取本地文件`/data/bigfiles/test.txt`,并将其存储在RDD对象`textFile`中。接下来,我们使用`count()`函数来计算`textFile`中的行数,并将其存储在变量`count`中。最后,我们使用`sc.parallelize()`函数将`count`转换为一个RDD对象,并使用`saveAsTextFile()`函数将其保存到本地文件系统中的`/root/result.txt`文件中。
需要注意的是,我们在使用`sc.textFile()`和`sc.parallelize()`函数时使用了`file://`前缀来指定本地文件系统。如果您的文件系统不同,您需要相应地更改前缀。
相关问题
开始任务前,请先打开右侧命令行窗口,执行如下命令创建数据环境: bash /data/workspace/myshixun/env.sh 1.在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result.txt 文件中。 2.在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件 /user/hadoop/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result2
由于我是一个 AI 语言模型,并没有实际操作环境,无法执行命令。但是根据您提供的命令,可以理解为先执行一个脚本文件 `env.sh` 来创建数据环境,然后通过 Spark Shell 分别读取本地文件和 HDFS 文件,并统计它们的行数并保存到本地文件中。
以下是可能的实现代码:
1. 统计本地文件行数并保存结果:
```
// 读取本地文件
val file = sc.textFile("file:///data/bigfiles/test.txt")
// 统计行数
val count = file.count()
// 将结果保存到本地文件
val result = sc.parallelize(Seq(count.toString))
result.saveAsTextFile("file:///root/result.txt")
```
2. 统计 HDFS 文件行数并保存结果:
```
// 读取 HDFS 文件
val file = sc.textFile("hdfs:///user/hadoop/test.txt")
// 统计行数
val count = file.count()
// 将结果保存到本地文件
val result = sc.parallelize(Seq(count.toString))
result.saveAsTextFile("file:///root/result2.txt")
```
执行上述代码时需要保证 Spark Shell 已经与 Spark 集群连接成功,并且具有读取和写入本地文件的权限。
编写独立应用程序,读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt,然后统计出文件的行数;通过 maven 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包,并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行,将运行结果保存到 /root/maven_result.txt 文件中。
以下是您可以使用的独立应用程序代码,在Spark Shell中进行交互式开发:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object LocalFileCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder.appName("LocalFileCount").getOrCreate()
val textFile = spark.sparkContext.textFile("file:///data/bigfiles/test.txt")
val count = textFile.count()
spark.sparkContext.parallelize(Seq(count)).saveAsTextFile("file:///root/maven_result.txt")
spark.stop()
}
}
```
在上述代码中,我们首先导入了`SparkSession`类,用于创建Spark应用程序的入口点。在`main()`函数中,我们使用`SparkSession.builder()`方法创建了一个`SparkSession`对象,并设置了应用程序的名称为`LocalFileCount`。
接下来,我们使用`spark.sparkContext.textFile()`方法读取本地文件`/data/bigfiles/test.txt`,并使用`count()`方法计算文件的行数。最后,我们使用`spark.sparkContext.parallelize()`方法将计数结果转换为RDD对象,并使用`saveAsTextFile()`方法将结果保存到本地文件系统中的`/root/maven_result.txt`文件中。
需要注意的是,您需要使用Maven工具将整个应用程序编译打包成JAR包。在完成打包后,您可以使用以下命令将生成的JAR包提交到Spark中运行:
```
spark-submit --class LocalFileCount your-jar-file.jar
```
其中,`--class`参数指定了应用程序的入口类。您需要将`your-jar-file.jar`替换为您自己的JAR包文件名。运行后,计算结果将会保存到`/root/maven_result.txt`文件中。