因为spark中textFile读文件的函数沿用的MR,MR读文件是行读取器,一行一行读出来,只能string去接收。...minimum number of partitions for the resulting RDD * @return RDD of lines of the text file */ def textFile
1,textFile A),第一点,就是输入格式,key,value类型及并行度的意义。...def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope
textFile: defaultParallelism=max(totalCoreCount,2) min(defaultParallelism,2) parallelize: max(totalCoreCount...,2) 假设是4核的,那么: 对于textFile: defaultParallelism=max(4,2)=4 分区数=min(defaultParallelism,2)=2 对于parallelize
本文介绍下Spark 到底是如何运行sc.TextFile(...).map(....).count() 这种代码的,从driver端到executor端。
前言 如果在spark-shell中使用textFile(“file://path”)演示,在local模式下是没有问题的,因为毕竟就是在本机运行,读取本地的文件。...然后在textFile(“file://{path}”)中指定该path即可。 注意: 各个节点的文件必须相同,否则依然会报错。
hive在创建表时默认存储格式是textfile,或者显示自定义的stored as textfile。...很多人知道hive常用的存储格式有三种,textfile,sequencefile,rcfile,但是却说不清楚这三种格式的干什么用的,本质有有什么区别?适合什么时候用?...以stored as textfile(其实这就是下面stored as inputformat -outputformat的缩减写法)为例,其在底层java API中表现是输入InputFormat格式...textfile,sequencefile和rcfile的三种存储格式的本质和区别 ?
Jetbrains全系列IDE稳定放心使用 perl 哈希操作 # 文件句柄,标准文件句柄有STDIN STDOUT STDERR DATA ARGV ARGVOUT # 建立名字为TEXTFILE...的文件句柄, < 表示读文件 open TEXTFILE,"<","a.txt"; while(){ print $_; } close TEXTFILE; #open TEXTFILE1...,输入文字追加原有内容 print TEXTFILE1 "hello"; close TEXTFILE1; #die "失败"; 表示停止执行,并输出 失败; # if (!...;}; # 把文件a.txt中的内容写入d.txt中 open TEXTFILE,"<","a.txt"; open TEXTFILE3,">>","d.txt"; while(...){print TEXTFILE3 $_;} close TEXTFILE; close TEXTFILE3; 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
, Encoding.Default); sw.Write(filecontent); i = true; sw.Close(); textfile.Close(); } else if...(WriteMethord == 1) { FileStream textfile = File.Open(filepath, FileMode.Append, FileAccess.Write);...StreamWriter sw = new StreamWriter(textfile, Encoding.Default); sw.Write(filecontent); i = true;...sw.Close(); textfile.Close(); } else if (WriteMethord == 2) { FileStream textfile = File.Open(filepath..., FileMode.Create, FileAccess.Write); StreamWriter sw = new StreamWriter(textfile, Encoding.Default)
(default, Nov 20 2015 02:00:19) SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlContext. textFile...= sc.textFile('data.txt') 这里默认对应的是当前用户在hdfs中文件的位置,例如当前用户是root,那么文件的位置就是 hdfs://user/root/data.txt 然后做一些简单的操作...,例如 textFile.count() textFile.first() 会有相应的输出,如下: >>> textFile = sc.textFile('data.txt') >>> textFile.count...() 4 >>> textFile.first() u'aa:bb:cc:dd' >>> str = textFile.first() >>> print str aa:bb:cc:dd >>> rdd...= textFile.collect() >>> print rdd [u'aa:bb:cc:dd', u'ee:ff:gg:hh', u'ii:kk:ll:mm', u'nn:zz'] >>> 这样就完成了使用
相似,只不过对于空白行不编号 -s 或 --squeeze-blank 当遇到有连续两行以上的空白行,就代换为一行的空白行 -v 或 --show-nonprinting 范例: 1、把 textfile1...的档案内容加上行号后输入 textfile2 这个档案里 cat -n textfile1 > textfile2 2、把 textfile1 和 textfile2 的档案内容加上行号(空白行不加...)之后将内容附加到 textfile3 里。 ...cat -b textfile1 textfile2 >> textfile3 3、清空/etc/test.txt档案内容 cat /dev/null > /etc/test.txt
案例:通过wroldCount程序讲解说明 源代码:方便对比后面的改动 @Test def worldCount():Unit={ //读取文件 val lines=sc.textFile...toList) } 使用toDebugString 打印RDD之间的依赖线 @Test def worldCount():Unit={ //读取文件 val lines=sc.textFile...************************* (5) file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile...MapAndMapPartitions.scala:174 [] | file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount.txt HadoopRDD[0] at textFile...MapAndMapPartitions.scala:174 [] | file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount.txt HadoopRDD[0] at textFile
文件数据读写 6.1 本地 scala> val textFile = sc....| textFile("file:///home/hadoop/workspace/word.txt") textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String]...= file:///home/hadoop/workspace/word.txt MapPartitionsRDD[5] at textFile at :25 scala> textFile...= sc.textFile("file:///home/hadoop/workspace/writeword") textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String]...> val textFile = | sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/word.txt") textFile: org.apache.spark.rdd.RDD
SQL DDL:存储格式&压缩 表存储格式的指定 内置存储格式 Hive创建表时默认使用的格式为TextFile,当然内置的存储格式除了TextFile,还有sequencefile、rcfile、ORC...可以使用stored as inputformat、outputformat为表指定不同的存储格式,首先TextFile存储格式为: STORED AS INPUTFORMAT...'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat' 但对于内置的存储格式,可以简写为stored as ,如TextFile...STORED AS TEXTFILE; 当然TextFile是Hive默认的存储格式,不使用stored as进行指定,则默认为TextFile。
-e:等价于"-vE"选项;-t:等价于"-vT"选项;实例:把textfile1的文档内容加上行号后输入textfile2这个文档里:cat -n textfile1 > textfile2把textfile1...和textfile2的文档内容加上行号(空白行不加)之后将内容附加到textfile3文档里:cat -b textfile1 textfile2 >> textfile3清空/etc/test.txt
scala> val textFile = sc.textFile("file:///root/app/spark/input/word.txt") textFile: org.apache.spark.rdd.RDD...[String] = file:///root/app/spark/input/word.txt MapPartitionsRDD[87] at textFile at :24 scala...> textFile.first res52: String = hello world first()是一个“行动”(Action)类型的操作,会启动真正的计算过程,从文件中加载数据到变量textFile...saveAsTextFile saveAsTextFile()是一个“行动”(Action)类型的操作,所以,马上会执行真正的计算过程,从word.txt中加载数据到变量textFile中
-e:等价于"-vE"选项; -t:等价于"-vT"选项; 实例: 把 textfile1 的文档内容加上行号后输入 textfile2 这个文档里: cat -n textfile1 > textfile2...把 textfile1 和 textfile2 的文档内容加上行号(空白行不加)之后将内容附加到 textfile3 文档里: cat -b textfile1 textfile2 >> textfile3
Spark读取文本文件--textFile() def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions...针对SparkContext的textFile方法从读取单个文件、读取多个文件、读取文件目录下的文件以及通配符四个方面介绍textFile()的使用。...无论是文件还是文件夹,本地路径加前缀file://,hdfs路径加前缀hdfs:// 读取单个文件 val rdd = sc.textFile("File1") 读取多个文件 val rdd = sc.textFile...("File1,File2") 读取一个文件夹,目标文件夹为code,也就是说spark读取code文件夹下的文件 val rdd = sc.textFile("file:///home/work/code.../") 通配符读取制定文件 读取多个文件夹下的文件(该目录下既包含文件也包含文件夹) val rdd = sc.textFile("/home/work/code/*/*") 在指定目录下读取文件名以part
,数据要先导入到textfile格式的表中, 然后再从表中用insert导入SequenceFile,RCFile,ORCFile表中。...一、TEXTFILE 创建一张格式为:TEXTFILE, 表名为: nsf_textfile 并且导入服务器本地数据!...TEXTFILE:默认格式,数据不做压缩,这样就会导致磁盘开销大,数据解析开销大。...五、再看TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE三种文件的存储情况: ? ? 结论 ? ?...相比TEXTFILE和SEQUENCEFILE,RCFILE由于列式存储方式,数据加载时性能消耗较大,但是具有较好的压缩比和查询响应。
number-nonblank 和 -n 相似,只不过对于空白行不编号 -s 或 –squeeze-blank 当遇到有连续两行以上的空白行,就代换为一行的空白行 -v 或 –show-nonprinting 例: 把 textfile1...的档案内容加上行号后输入 textfile2 这个档案里 cat -n textfile1 > textfile2 把 textfile1 和 textfile2 的档案内容加上行号(空白行不加)之后将内容附加到...textfile3 里。...cat -b textfile1 textfile2 >> textfile3 把test.txt文件扔进垃圾箱,赋空值test.txt cat /dev/null > /etc/test.txt 注意
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