在pyspark中读取linux系统本地文件/home/hadoop/test.txt,然后统计出文件的行数
时间: 2023-12-28 18:03:30 浏览: 79
可以使用以下代码:
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("lineCount")
sc = SparkContext(conf=conf)
lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/test.txt")
line_count = lines.count()
print("The file has", line_count, "lines")
```
首先创建了一个名为`lineCount`的Spark应用程序,并使用`SparkConf`和`SparkContext`创建了一个Spark上下文。然后,使用`textFile`方法从本地文件系统读取文件,并将其加载到RDD中。最后,使用`count`方法统计RDD中的行数,并将结果打印出来。需要注意的是,文件路径前需要添加`file:///`前缀以指示Spark应该从本地文件系统中读取文件。
相关问题
1.在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result.txt 文件中。 2.在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件 /user/hadoop/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result2.txt 文件中。
可以使用以下代码来解决你的问题:
1. 读取本地文件并统计行数
```scala
// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Count Lines")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 读取本地文件
val localFile = spark.read.text("/data/bigfiles/test.txt")
// 统计行数
val count = localFile.count()
// 将结果保存到本地文件
import java.io.PrintWriter
new PrintWriter("/root/result.txt") { write(count.toString); close }
```
2. 读取 HDFS 文件并统计行数
```scala
// 导入 SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Count Lines")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 读取 HDFS 文件
val hdfsFile = spark.read.text("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt")
// 统计行数
val count = hdfsFile.count()
// 将结果保存到本地文件
import java.io.PrintWriter
new PrintWriter("/root/result2.txt") { write(count.toString); close }
```
需要注意的是,上述代码中的 HDFS 地址为 localhost:9000,如果你的 HDFS 地址不同,需要做相应的修改。
开始任务前,请先打开右侧命令行窗口,执行如下命令创建数据环境: bash /data/workspace/myshixun/env.sh 1.在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result.txt 文件中。 2.在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件 /user/hadoop/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result2
由于我是一个 AI 语言模型,并没有实际操作环境,无法执行命令。但是根据您提供的命令,可以理解为先执行一个脚本文件 `env.sh` 来创建数据环境,然后通过 Spark Shell 分别读取本地文件和 HDFS 文件,并统计它们的行数并保存到本地文件中。
以下是可能的实现代码:
1. 统计本地文件行数并保存结果:
```
// 读取本地文件
val file = sc.textFile("file:///data/bigfiles/test.txt")
// 统计行数
val count = file.count()
// 将结果保存到本地文件
val result = sc.parallelize(Seq(count.toString))
result.saveAsTextFile("file:///root/result.txt")
```
2. 统计 HDFS 文件行数并保存结果:
```
// 读取 HDFS 文件
val file = sc.textFile("hdfs:///user/hadoop/test.txt")
// 统计行数
val count = file.count()
// 将结果保存到本地文件
val result = sc.parallelize(Seq(count.toString))
result.saveAsTextFile("file:///root/result2.txt")
```
执行上述代码时需要保证 Spark Shell 已经与 Spark 集群连接成功,并且具有读取和写入本地文件的权限。