python 如何读取hdfs文件夹中的全部文件并创建rdd对象。

要在Python中读取HDFS文件夹中的所有文件并创建RDD对象，可以使用PySpark库。

下面是一个示例代码，演示如何读取HDFS文件夹中的所有文件并创建RDD对象：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 创建SparkConf对象
conf = SparkConf().setAppName("read_hdfs_folder").setMaster("yarn")

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取HDFS文件夹中的所有文件
rdd = sc.textFile("hdfs://<namenode>:<port>/<path-to-folder>/*")

# 对RDD对象进行操作
# ...

# 关闭SparkContext
sc.stop()

在这个示例中，我们使用了`textFile()`方法来读取HDFS文件夹中的所有文件，并创建了一个RDD对象。这个RDD对象可以使用Spark的其他函数进行操作。在使用完毕后，我们调用了`stop()`方法来关闭SparkContext对象。

相关问题

python如何读取hdfs上文件夹中的全部文件并存储至rdd中

可以使用PySpark中的`SparkContext`和`hadoopFile`函数来读取HDFS上的文件夹中的全部文件，并将它们存储到RDD中。

以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("ReadHDFSFolder")
sc = SparkContext(conf=conf)

folder_path = "hdfs://path/to/folder"

# 使用hadoopFile函数读取文件夹中的全部文件，创建一个RDD
rdd = sc.hadoopFile(folder_path, 
                    "org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat", 
                    "org.apache.hadoop.io.LongWritable", 
                    "org.apache.hadoop.io.Text")

# 输出RDD中的内容
for line in rdd.collect():
    print(line)

这个代码使用`hadoopFile`函数读取HDFS文件夹中的所有文件，并将它们存储为一个RDD。然后使用`collect`函数输出RDD中的所有内容。请注意，这可能会导致内存问题，因此在实际使用时应该谨慎。

在pyspark上，可以调用pyspark.sparkcontext,pyspark.sparkconf,pyspark.mllib模块，最终目的实现SVM对于新闻的分类。现有数据包，为一个两级目录树的文件夹，子目录为新闻的分类，目录树结点为新闻正文的中文文本。现在要对数据进行处理，从hdfs上加载文件，对新闻分类和新闻正文转化成rdd对象，要求对于正文的处理使用tf-idf进行数据的清洗，停用词处理等。处理完数据集，输出部分内容显示中间结果。后续调用mllib库，进行SVM模型训练，并进行预测给出评估

好的，这是一个比较复杂的任务。让我们一步步来完成它。

首先，我们需要从HDFS上加载文件。在pyspark中，我们可以使用`SparkContext`对象的`textFile()`方法来加载文本文件。假设你已经在Spark集群中创建了一个`SparkContext`对象，你可以使用以下代码将文件加载到RDD中：

data_rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/directory")

这将把文件夹中的所有文件读入RDD中。现在，我们需要将每个文档的类别和内容分离，并将其转换为一个`(类别, 内容)`对的RDD。假设你的数据集的目录结构如下：

root/
├── category_1/
│   ├── doc_1.txt
│   ├── doc_2.txt
│   └── ...
├── category_2/
│   ├── doc_1.txt
│   ├── doc_2.txt
│   └── ...
└── ...

你可以使用以下代码来分离类别和内容：

import os

def get_category_and_content(path):
    category = os.path.basename(os.path.dirname(path))
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    return (category, content)

data_rdd = data_rdd.map(get_category_and_content)

现在，我们已经得到了一个`(类别, 内容)`对的RDD。接下来，我们需要对内容进行清洗，包括去除停用词和使用tf-idf进行特征提取。对于中文文本，你可以使用`jieba`库进行分词和去停用词。你还可以使用`pyspark.ml.feature`模块中的`HashingTF`和`IDF`类来进行tf-idf特征提取。

import jieba
from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, StopWordsRemover

# 停用词列表
stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8')]

# 分词函数
def seg(text):
    return [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]

# 将内容转换为词袋向量
hashingTF = HashingTF(inputCol="text_seg", outputCol="rawFeatures", numFeatures=10000)
data_rdd = data_rdd.map(lambda x: (x[0], seg(x[1])))
df = spark.createDataFrame(data_rdd, ["category", "text_seg"])
featurizedData = hashingTF.transform(df)

# 计算tf-idf
idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
idfModel = idf.fit(featurizedData)
rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

现在，我们已经得到了一个包含tf-idf特征向量的DataFrame。接下来，我们可以使用`pyspark.mllib`模块中的`SVMWithSGD`类来训练SVM模型，并使用训练好的模型进行预测和评估。

from pyspark.mllib.classification import SVMWithSGD, SVMModel
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint

# 将DataFrame转换为LabeledPoint类型
label_rdd = featurizedData.select("category").rdd.zipWithIndex().map(lambda x: (x[1], x[0][0]))
data_rdd = rescaledData.select("features").rdd.zipWithIndex().map(lambda x: (x[1], x[0][0]))
labeled_data = label_rdd.join(data_rdd).map(lambda x: LabeledPoint(x[1][0], x[1][1]))

# 将数据划分为训练集和测试集
(trainingData, testData) = labeled_data.randomSplit([0.7, 0.3])

# 训练SVM模型
model = SVMWithSGD.train(trainingData)

# 在测试集上进行预测
predictions = model.predict(testData.map(lambda x: x.features))

# 评估模型性能
labelsAndPredictions = testData.map(lambda lp: lp.label).zip(predictions)
testErr = labelsAndPredictions.filter(lambda lp: lp[0] != lp[1]).count() / float(testData.count())
print("Test Error = " + str(testErr))

这样，我们就完成了整个任务。你可以根据需要对代码进行修改和优化。