java spark rdd写gz文件

在Java中使用Apache Spark RDD（弹性分布式数据集）来写入gzip压缩文件，通常会涉及到将RDD转换成DataFrame或者普通的Java集合，然后利用Spark的`saveAsTextFile()`函数结合Hadoop的工具如`org.apache.hadoop.util.ToolRunner`或者`com.google.common.io.Files`来实现gzip压缩。

下面是一个简单的步骤示例：

1. 首先，你需要创建一个RDD，这里假设你有一个包含文本数据的`JavaPairRDD<String, String>`:

JavaPairRDD<String, String> rdd = ... // 假设你已经处理好的数据

2. 然后，你可以将其转换为DataFrame或者序列化为Java集合：

JavaRDD<Row> dfRdd = rdd.mapToPair(row -> RowFactory.create(row._1(), row._2()));
DataFrame df = spark.createDataFrame(dfRdd);
JavaRDD<String> lines = df.rdd().map(row -> row.getString(0) + "\t" + row.getString(1));

3. 使用`Files.createTempFile()`生成临时文件名，并指定gzip作为文件扩展名，例如 `.gz`：

String tempFileName = Files.createTempFile("spark-rdd-", ".gz", null).getName();

4. 将RDD内容写入到gzip文件：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

Configuration conf = new Configuration();
conf.set("spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.marksuccessfuljobs", "false");
rdd.saveAsTextFile(new Path(tempFileName), conf);

// 如果你想直接写入到磁盘而不是HDFS，可以去掉Path和配置部分
Files.write(tempFileName, lines.map(line -> line.getBytes()).collect());

注意：上述代码需要在Spark环境中运行，并且确保你的环境配置了Hadoop支持。另外，如果你在生产环境中使用，建议考虑更安全的方式来管理临时文件和清理。