shell读取hdfs文件数据

使用Hadoop中的hadoop fs -cat命令可以读取HDFS中的文件数据。例如，假设要读取HDFS中的/user/hadoop/input/file.txt文件，可以使用以下命令：

hadoop fs -cat /user/hadoop/input/file.txt

此命令将在标准输出中显示文件的内容。您也可以将输出重定向到另一个文件中，例如：

hadoop fs -cat /user/hadoop/input/file.txt > local_file.txt

这将文件内容写入本地文件local_file.txt中。

相关问题

spark-shell读取hdfs文件后计算行数并将结果保存

Spark Shell是一个交互式环境，用于编写、测试和调试Apache Spark应用程序。如果你想要通过Spark Shell读取HDFS（Hadoop Distributed File System）上的文件并计算行数，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经在Spark环境中，并导入必要的库：

   import org.apache.spark.sql.SparkSession

2. 创建一个新的SparkSession，如果还没有创建过：

   val spark = SparkSession.builder.appName("lineCountExample").getOrCreate()

3. 使用`spark.read.text()`函数读取HDFS文件，假设文件名为`inputFile`：

   val inputDF = spark.read.text("hdfs://path/to/inputFile")

4. 转换文本数据为DataFrame，便于处理：

   val textDF = inputDF.toDF("lines")

5. 计算行数（即文本行的数量）：

   val rowCount = textDF.count()
   println(s"Total lines in the file: $rowCount")

6. 最后，如果你想将结果保存到某个地方，比如HDFS，可以使用`write.save()`方法，例如保存为文本文件：

   rowCount.write.text("hdfs://path/to/outputFile")

注意替换上述代码中的`hdfs://path/to/inputFile` 和 `hdfs://path/to/outputFile` 为你实际的HDFS路径。

spark用shell读取hdfs orc文件方式 注册表

可以使用以下命令在 Spark Shell 中注册 ORC 表：

// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read ORC file in Spark Shell")
  .getOrCreate()

// 读取 ORC 文件
val orcDF = spark.read.format("orc").load("hdfs://path/to/orc/file")

// 创建临时视图
orcDF.createOrReplaceTempView("orc_table")

其中，`orc_table` 是注册的表名，可以根据需要自行定义。通过这个方式，可以在 Spark Shell 中方便地使用 SQL 查询 ORC 表中的数据。