spark-shell - 将结果保存成一个文件

你可以使用以下命令将Spark Shell中的结果保存到一个文件中：

<your-rdd>.saveAsTextFile("<file-path>")

其中，`<your-rdd>`是你想要保存的RDD，`<file-path>`是你想要保存到的文件路径。这个命令将会把结果保存成文本文件。

如果你想保存成其他格式，比如CSV或者JSON，你需要使用相应的方法来将RDD转换成你想要的格式，然后再使用`saveAsTextFile()`方法保存到文件中。

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-shell怎么保存为txt文件

你可以使用以下命令将Spark Shell中的结果保存到一个txt文件中：

<your-rdd>.saveAsTextFile("<file-path>.txt")

其中，`<your-rdd>`是你想要保存的RDD，`<file-path>`是你想要保存到的文件路径，需要在文件路径末尾加上`.txt`扩展名，这个命令将会把结果保存成文本文件。

需要注意的是，这个命令会将RDD的每一行保存成一个文本文件的一行，因此，如果你想要保存的RDD的每一行数据中有多个字段，你需要在保存之前将它们拼接成一个字符串。