程序如下: from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("My test App") sc = SparkContext(conf=conf) """ lines = sc.textFile("/tmp/tmp.txt") print lines.count() print lines.first() ""&quo…

在使用python做大数据和机器学习处理过程中,首先需要读取hdfs数据,对于常用格式数据一般比较容易读取,parquet略微特殊.从hdfs上使用python获取parquet格式数据的方法(当然也可以先把文件拉到本地再读取也可以): 1.安装anaconda环境. 2.安装hdfs3. conda install hdfs3 3.安装fastparquet. conda install fastparquet 4.安装python-snappy. conda install python-s…

不多说,直接上代码 from hdfs import Client import pandas as pd HDFSHOST = "http://xxx:50070" FILENAME = "/tmp/preprocess/part-00000" #hdfs文件路径 COLUMNNAMES = [xx'] def readHDFS(): ''' 读取hdfs文件 Returns: df:dataframe hdfs数据 ''' client = Client(HDF…

def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.set("spark.master", "local") conf.set("spark.app.name", "spark demo") val sc = new SparkContext(conf); // 读取hdfs数据 val textFileRdd = sc.textFil…

package iie.udps.example.operator.spark; import scala.Tuple2; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat; impor…

原文链接:通过java读取HDFS的数据 通过JAVA直接读取HDFS中的时候,一定会用到FSDataInputStream类,通过FSDataInputStream以流的形式从HDFS读数据代码如下: import java.io.IOException; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import…

最终效果图 目录树实体类: /** * @Author: DaleyZou * @Description: hdfs 目录结构的实体类,用于展示目录树的支撑操作 * @Date: Created in 10:58 2018-9-27 * @Modified By: */ public class HdfsFolder { private String id; // 目录节点的id private String name; // 目录节点的名字 private List<HdfsFolder>…

HDFS上的单文件: -bash-3.2$ hadoop fs -ls /user/pms/ouyangyewei/data/input/combineorder/repeat_rec_category Found 1 items -rw-r--r-- 2 deploy supergroup 520 2014-08-14 17:03 /user/pms/ouyangyewei/data/input/combineorder/repeat_rec_category/repeatRecCategor…

java通过调用HDFS系统的FileSystem等API 直接读取HDFS的压缩文件会产生乱码 解决方法: 1.调用解码的API,解码后通过IO流处理. public static void main(String[] args) throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(conf); boolean tag=fs.exists(new Path(a…

Spark也有数据本地化的概念(Data Locality),这和MapReduce的Local Task差不多,如果读取HDFS文件,Spark则会根据数据的存储位置,分配离数据存储最近的Executor去执行任务. 这么理解没错,我搭建的Spark集群情况是这样: 15台DataNode节点的HDFS集群,我在每个DataNode上都部署了一个Spark Worker,并且,启动Spark Application的时候,每个Worker都有一个Executor,这样理论上来说,只要读取HDF…