hadoop删除hdfs中的output
时间: 2023-04-28 12:04:29 浏览: 767
要删除HDFS中的output,可以使用以下命令:
```
hadoop fs -rm -r /path/to/output
```
其中,`/path/to/output`是要删除的输出目录的路径。`-rm`表示删除,`-r`表示递归删除,即删除目录及其子目录中的所有文件和目录。
相关问题
hadoop执行hdfs上jar
可以通过以下命令在Hadoop集群上执行HDFS上的JAR包:
```
hadoop jar /path/to/jar/file.jar <Main-Class> [args...]
```
其中`/path/to/jar/file.jar`是HDFS上JAR包的路径,`<Main-Class>`是JAR包的主类名,`[args...]`是传递给JAR包的参数。例如,如果JAR包的主类是`com.example.MyJob`,并且需要传递参数`input`和`output`,则可以执行以下命令:
```
hadoop jar /path/to/jar/file.jar com.example.MyJob input output
```
注意,执行该命令时需要在Hadoop集群的节点上运行,而不是本地机器上运行。
简述Spark对一个存在Hadoop的HDFS上的文件做RDD词频统计代码步骤
在Apache Spark中,对HDFS上已存在的文件进行词频统计通常包含以下几个步骤:
1. **初始化SparkContext**:
首先需要创建一个`SparkConf`对象配置Spark环境,并通过它创建`SparkContext`实例。
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("WordCount")
sc = SparkContext(conf=conf)
```
2. **读取数据**:
使用`SparkContext`提供的`textFile`函数从HDFS读取文本文件。假设文件名为`hdfs://path/to/file.txt`。
```python
input_file = sc.textFile("hdfs://path/to/file.txt")
```
3. **数据转换(flatMap)**:
将原始文本分割成单词列表,使用`flatMap`操作符。
```python
words = input_file.flatMap(lambda line: line.split())
```
4. **去重(distinct)**:
删除单词列表中的重复项。
```python
distinct_words = words.distinct()
```
5. **计算词频(reduceByKey)**:
对每个唯一的单词应用`reduceByKey`,累加其出现次数。
```python
word_counts = distinct_words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
```
6. **保存结果**:
最后,将结果保存到另一个HDFS路径或者直接输出到控制台,这里以`saveAsTextFile`为例。
```python
word_counts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output/directory")
```
7. **关闭SparkContext**:
完成处理后记得关闭`SparkContext`以释放资源。
```python
sc.stop()
```
阅读全文