Spark保存到HDFS或本地文件相关问题

spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件

http://www.lxway.com/641062624.htm

一般而言，saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件，比如part-00一直到part-0n，n自然就是task的个数，亦即是最后的stage的分区数。那么有没有办法最后只生成一个文件，而不是成百上千个文件了？答案自然是有办法。

　　在RDD上调用coalesce(1,true).saveAsTextFile()，意味着做完计算之后将数据汇集到一个分区，然后再执行保存的动作，显然，一个分区，Spark自然只起一个task来执行保存的动作，也就只有一个文件产生了。又或者，可以调用repartition(1)，它其实是coalesce的一个包装，默认第二个参数为true。

　　事情最终就这么简单吗？显然不是。你虽然可以这么做，但代价是巨大的。因为Spark面对的是大量的数据，并且是并行执行的，如果强行要求最后 只有一个分区，必然导致大量的磁盘IO和网络IO产生，并且最终执行reduce操作的节点的内存也会承受很大考验。Spark程序会很慢，甚至死掉。

　　这往往是初学Spark的一个思维陷阱，需要改变原先那种单线程单节点的思维，对程序的理解要转变多多个节点多个进程中去，需要熟悉多节点集群自然产生多个文件这种模式。

　　此外，saveAsTextFile要求保存的目录之前是没有的，否则会报错。所以，最好程序中保存前先判断一下目录是否存在。

Spark与HDFS怎么加载本地文件

http://bbs.csdn.net/topics/390976410

spark默认是从hdfs读取文件，也可以指定sc.textFile("路径").在路径前面加上hdfs://表示从hdfs文件系统上读
本地文件读取 sc.textFile("路径").在路径前面加上file:// 表示从本地文件系统读，如file:///home/user/spark/README.md

Spark Streaming 保存日志文件到HDFS或本地没有反应。(使用本地模式)

http://stackoverflow.com/questions/28050262/spark-streaming-network-wordcount-py-does-not-print-result

原因
提交应用时用该使用更多的executors，如

spark-submit --master local[4] your_file.py

Learning Spark 第十章:

在本地运行Spark Streaming程序时，master的参数不要设置为local或者local[1]，只为任务分配一个CPU，如果某个receiver在上面运行，就没有剩余资源来执行接受数据的过程。因此至少使用local[2]来保证更多的CPU核

saveAsTextFile源码：http://www.myexception.cn/other/1961287.html
怎样利用Spark Streaming和Hadoop实现近实时的会话连接 http://m.thebigdata.cn/show.aspx?articleid=14069fo
KAFKA sparkStreaming HBase  http://www.aboutyun.com/thread-12123-1-1.html