打开HDFS的/user/output/目录下的part-r-00000文件

在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，通常用于处理大数据集的分布式存储环境，打开特定文件需要通过HDFS API或者命令行工具，例如Hadoop的hdfs命令。如果你想要通过Shell命令来操作，可以按照以下步骤：

1. 首先，你需要连接到运行HDFS集群的机器，并切换到合适的用户，因为HDFS通常会限制对特定路径的访问。

$ hdfs dfs -ls /user/output/part-r-00000

这个命令会列出指定路径的内容，确认文件是否存在。

2. 如果文件存在并且有权限，你可以使用`cat`命令来查看文件内容：

$ hdfs dfs -00000

或者如果想直接读取数据并处理，可以使用`hadoop fs -get`下载文件到本地然后使用文本编辑器或者程序读取：

$ hdfs dfs -get /user/output/part-r-00000 local/part-r-00000
$ cat local/part-r-00000

请注意，实际操作可能会因HDFS配置、安全设置等因素有所不同，如需编程访问，你需要编写Java或Python等支持HDFS的客户端库程序。

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hadoop生成测试文件保存在hdfs

要在Hadoop集群中生成测试文件并保存到HDFS中，可以使用以下命令：

hadoop jar /path/to/hadoop-mapreduce-examples.jar teragen <num of rows> <output path>

其中，`<num of rows>`是要生成的行数，`<output path>`是文件保存的HDFS路径。

例如，要生成100万行数据并保存到HDFS的`/user/hadoop/testdata`目录下，可以执行以下命令：

hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar teragen 10000000 /user/hadoop/testdata

执行完毕后，可以通过以下命令查看生成的文件：

hadoop fs -ls /user/hadoop/testdata

可以看到，生成了3个文件，每个文件大小为128MB，总大小为384MB：

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          0 2021-09-03 11:38 /user/hadoop/testdata/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup 134217728 2021-09-03 11:38 /user/hadoop/testdata/part-m-00000
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup 134217728 2021-09-03 11:38 /user/hadoop/testdata/part-m-00001
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup 115343360 2021-09-03 11:38 /user/hadoop/testdata/part-m-00002

spark写入hdfs 用csv格式并使用自定义分隔符

使用Spark将数据写入HDFS时，可以选择使用CSV格式，并且可以自定义分隔符。具体步骤如下：

1. 创建SparkSession对象

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Write CSV to HDFS")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

2. 读取数据并转换为DataFrame

val data = Seq(
  ("John", 25, "Male"),
  ("Lisa", 30, "Female"),
  ("Tom", 20, "Male")
)

val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age", "gender")

3. 将DataFrame写入HDFS

val outputPath = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output.csv"
val delimiter = ","

df.write
  .option("header", "true")
  .option("delimiter", delimiter)
  .csv(outputPath)

在上面的代码中，我们指定了输出路径和分隔符。此外，我们还设置了一个选项来指定是否包含标题行。

最后，我们可以在HDFS上检查输出文件：

hadoop fs -ls /user/hadoop/output.csv

输出：

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          0 2021-08-02 16:45 /user/hadoop/output.csv/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup         33 2021-08-02 16:45 /user/hadoop/output.csv/part-00000-7b2d2b0f-7a9d-4d7c-8c1a-7f2b2d8c7f6e-c000.csv