hadoop删除hdfs中的output

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。

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`。

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。

words = input_file.flatMap(lambda line: line.split())

4. **去重（distinct）**:
删除单词列表中的重复项。

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。

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。

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。

sc.stop()