python 开发spark项目应该将程序部署到spark本地服务器还是上传到hdfs文件系统中

一般情况下，将程序部署到 Spark 本地服务器可以获得更好的性能表现，因为它可以避免网络延迟和磁盘 I/O 瓶颈。但是，如果你需要跨多个 Spark 集群执行任务或者需要多个人协作开发一个项目，那么上传到 HDFS 文件系统中可能是更好的选择，因为它可以使代码更容易地共享和管理。总之，选择哪种部署方式取决于项目的具体需求和实际情况。

相关问题

利用部署好的HDFS、Spark及HBase集群，将课程资料中“实训”->“交通大数据”目录中的“卡口表.csv”先上传至HDFS文件系统中。使用Scala、Python或者Java任一一种语言编写程序，将csv文件中的数据写入到HBase的卡口表中。

Scala版本的代码如下：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.Path
import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.client.{ConnectionFactory, Put, Table}
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.sql.SparkSession

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

    // Define HBase configuration
    val conf: Configuration = HBaseConfiguration.create()
    conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop-2.8.5/etc/hadoop/core-site.xml"))
    conf.addResource(new Path("/usr/local/hbase-2.2.4/conf/hbase-site.xml"))
    val connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)
    val table: Table = connection.getTable(TableName.valueOf("traffic_data:station_vehicle"))

    // Read CSV file from HDFS
    val csvPath = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/实训/交通大数据/卡口表.csv"
    val csvDF = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load(csvPath)

    // Write data to HBase
    val putList = csvDF.rdd.map(row => {
      val put = new Put(Bytes.toBytes(row.getAs[String]("id")))
      put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("station_id"), Bytes.toBytes(row.getAs[String]("站点编号")))
      put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("direction"), Bytes.toBytes(row.getAs[String]("方向")))
      put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("vehicle_type"), Bytes.toBytes(row.getAs[String]("车型")))
      put.addColumn(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("vehicle_count"), Bytes.toBytes(row.getAs[String]("车辆数")))
      put
    }).collect().toList

    table.put(putList)

    // Close connection
    table.close()
    connection.close()
  }
}

说明：

1. 首先需要创建一个SparkSession对象。
2. 然后定义HBase的配置信息。
3. 读取HDFS中的CSV文件为DataFrame。
4. 将DataFrame的每一行数据转换成Put对象，并收集到列表中。
5. 将Put列表批量写入HBase中。
6. 关闭表和连接。

创建input.txt文件并上传到hdfs 的/yourname/input/目录下，用spark读取 内容，对文件中所有单词去重获得词表,将词表输出到本地文件“ voc.txt” 文件。使用python

首先，你需要在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上创建一个名为`input.txt`的文件，并将其上传至指定目录`/yourname/input/`。这通常通过命令行工具如`hadoop fs -put`或相关的Hadoop客户端软件完成。

接下来，你可以使用Apache Spark来处理这个任务。Spark有一个Python API叫做PySpark，它允许你在Python环境中操作Spark数据集。以下是使用PySpark实现步骤的一个简要概述：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 初始化Spark配置
conf = SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[*]") # 使用本地模式运行
sc = SparkContext(conf=conf)

# 从HDFS读取文件
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/yourname/input/input.txt" # 根据实际情况修改URL
lines = sc.textFile(hdfs_path)

# 将文本分割成单词
words = lines.flatMap(lambda line: line.split())

# 去除重复单词
distinct_words = words.distinct()

# 将结果保存到本地文件
distinct_words.saveAsTextFile("file:///path/to/local/voc.txt") # 修改为你本地的路径

# 关闭Spark Context
sc.stop()

注意替换上述代码中的`hdfs://localhost:9000`和`file:///path/to/local/voc.txt`为实际的HDFS和本地路径。同时，`setAppName`和`setMaster`可以根据需要设置Spark应用程序名和运行模式。