spark中编写代码实验两个文本文件去重合并
时间: 2023-05-29 18:01:25 浏览: 94
假设我们有两个文本文件`file1.txt`和`file2.txt`,我们要将它们合并并去重后输出到一个新文件`output.txt`中。下面是在Spark中实现这个操作的代码:
```python
from pyspark import SparkContext, SparkConf
# 初始化SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("Duplicate Removal and Merge").setMaster("local")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
# 读取文件内容并去重
file1 = sc.textFile("file1.txt")
file2 = sc.textFile("file2.txt")
merged_file = file1.union(file2).distinct()
# 将结果保存到文件中
merged_file.saveAsTextFile("output.txt")
```
上面的代码中,我们首先初始化了一个`SparkContext`实例,然后读取了两个文件`file1.txt`和`file2.txt`的内容,并利用`union`函数将它们合并到一个RDD中。接着使用`distinct`函数去重,最后将结果保存到一个新的文件`output.txt`中。
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spark中编写代码实现对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新文件
假设有两个文件file1.txt和file2.txt,我们可以通过以下代码实现对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新文件result.txt:
```python
from pyspark import SparkContext
# 初始化SparkContext
sc = SparkContext("local", "file_merge")
# 读取文件并去除重复行
rdd1 = sc.textFile("file1.txt").distinct()
rdd2 = sc.textFile("file2.txt").distinct()
# 合并两个RDD
rdd = rdd1.union(rdd2)
# 将合并后的RDD写入新文件
rdd.saveAsTextFile("result.txt")
# 停止SparkContext
sc.stop()
```
上述代码中,我们使用SparkContext读取文件,并通过`distinct()`方法去除文件中的重复行。然后,我们将两个RDD合并成一个新的RDD,并将其保存到新的文件result.txt中。最后,我们停止SparkContext以释放资源。
spark中编写代码实现对两个文件进行合并,若是有重复的内容,只输出其中一个,得到一个新文件
假设我们要合并的两个文件 `file1.txt` 和 `file2.txt` 存储在 HDFS 上,可以使用以下代码实现:
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
conf = SparkConf().setAppName("FileMerge")
sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
# 读入文件1和文件2的数据
rdd1 = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/file1.txt")
rdd2 = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/file2.txt")
# 合并两个RDD并去重
merged_rdd = rdd1.union(rdd2).distinct()
# 将合并后的结果保存为新文件
if os.path.exists("hdfs://localhost:9000/path/to/merged_file.txt"):
os.system("hdfs dfs -rm -r /path/to/merged_file.txt")
merged_rdd.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/path/to/merged_file.txt")
sc.stop()
```
在上述代码中,首先创建了一个 SparkContext,然后使用 `textFile` 方法读入了两个文件的数据,并使用 `union` 方法将两个 RDD 合并起来,再使用 `distinct` 方法去重,得到最终的结果。最后,使用 `saveAsTextFile` 方法将结果保存为新文件。如果新文件已经存在,则先删除旧文件。
需要注意的是,这里使用了 `os.system` 函数调用了命令行命令 `hdfs dfs -rm -r` 来删除旧文件,需要确保本地系统已经正确配置了 Hadoop 环境变量。如果你使用的是其他的分布式文件系统,则需要根据具体情况修改相关代码。