scala读取hdfs多个目录的文件信息
时间: 2023-07-30 19:05:48 浏览: 57
可以使用 Hadoop 的 API 来读取 HDFS 中的多个目录的文件信息。以下是一个 Scala 代码示例:
```scala
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
val hadoopConf = new Configuration()
val hdfs = FileSystem.get(hadoopConf)
val dirsToRead = Seq("/path/to/dir1", "/path/to/dir2", "/path/to/dir3")
val files = dirsToRead.flatMap { dir =>
val path = new Path(dir)
if (hdfs.exists(path) && hdfs.isDirectory(path)) {
hdfs.listStatus(path).map(_.getPath.toString)
} else {
Seq.empty[String]
}
}
```
这段代码首先创建了一个 Hadoop 配置实例和一个 HDFS 客户端实例。然后,它定义了一个包含多个 HDFS 目录路径的列表 `dirsToRead`。接下来,它遍历每个目录,并检查它们是否存在并且是目录。如果是,就列出该目录下的所有文件,并将它们的路径添加到 `files` 列表中。最终,`files` 列表将包含多个目录中所有文件的路径。
相关问题
spark读取hdfs上的多目录parquet文件
要使用Spark读取HDFS上的多目录Parquet文件,可以按照以下步骤操作:
1. 创建SparkSession对象
```scala
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Read Parquet Files from HDFS")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
```
2. 读取Parquet文件
```scala
val df = spark.read.parquet("hdfs://<namenode>:<port>/<path1>,hdfs://<namenode>:<port>/<path2>,...")
```
其中,`<namenode>`是HDFS的NameNode节点地址,`<port>`是HDFS的端口号,`<path1>,<path2>,...`是多个Parquet文件所在的目录路径,用逗号分隔。
3. 显示数据
```scala
df.show()
```
以上就是使用Spark读取HDFS上的多目录Parquet文件的步骤。
使用scala写两个方法,用于读取hdfs上某个目录下的parqute文件,目录格式为hdfs://ns-hf/project/rdg_cbm_kg/rdg_cbm_kg/newbing-common-crawl/当前日期/当前小时/
好的,下面是使用 Scala 读取 HDFS 上 Parquet 文件的两个方法:
1. 读取单个 Parquet 文件
```scala
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
// 传入文件路径,返回 DataFrame
def readParquetFile(filePath: String)(implicit spark: SparkSession): DataFrame = {
spark.read.parquet(filePath)
}
```
使用示例:
```scala
implicit val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName("Read Parquet File")
.master("local[*]") // 这里使用 local 模式,实际使用时需要修改
.getOrCreate()
val filePath = "hdfs://ns-hf/project/rdg_cbm_kg/rdg_cbm_kg/newbing-common-crawl/2022-02-22/12/*.parquet"
val df = readParquetFile(filePath)
df.show()
```
其中,`filePath` 是 Parquet 文件的路径,可以使用通配符 `*` 匹配多个文件。
2. 读取目录下所有 Parquet 文件
```scala
// 传入目录路径,返回 DataFrame
def readParquetFiles(dirPath: String)(implicit spark: SparkSession): DataFrame = {
spark.read.parquet(dirPath)
}
```
使用示例:
```scala
implicit val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName("Read Parquet Files")
.master("local[*]") // 这里使用 local 模式,实际使用时需要修改
.getOrCreate()
val dirPath = "hdfs://ns-hf/project/rdg_cbm_kg/rdg_cbm_kg/newbing-common-crawl/2022-02-22/12/"
val df = readParquetFiles(dirPath)
df.show()
```
其中,`dirPath` 是目录的路径,该方法会自动读取该目录下的所有 Parquet 文件。
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