在Scala中，如何读取HDFS中的文件并将内容分配给变量。我知道如何读取文件并且能够打印它。但是如果我尝试将内容分配给一个字符串，它将输出作为Unit()。以下是我尝试过的代码。valdfs=org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(config);valsnapshot_file="/path/to/file/test.txt"valstream=dfs.open(newPath(snapshot_file))defreadLines=Stream.cons(stream.readLine,Stream.continually(stream.readL
我正在使用spark作业从声明区域读取csv文件数据，并使用以下代码行将该数据复制到HDFS中:valconf=newSparkConf().setAppName("WCRemoteReadHDFSWrite").set("spark.hadoop.validateOutputSpecs","true");valsc=newSparkContext(conf)valrdd=sc.textFile(source)rdd.saveAsTextFile(destination)csv文件包含以下格式的数据:CTId,C3UID,region,product,KeyWord1,10046341
我想通过HDFSAPI访问本地文件系统。我有以下内容:Stringfilename;//...Pathp=newPath(filename);p.getFileSystem(newConfiguration()).create(p);问题是我在同一台机器上有HDFS节点，当我调用p.getFileSystem(newConfiguration()).create(p);它会尝试创建一个HDFS文件，而不是一个本地文件。有没有办法通过p.getFileSystem(newConfiguration()).create(p)访问local文件系统？ 最佳答案
如果我试图将200MB的文件写入HDFS，其中HDFSblock大小为128MB。如果写入200MB中的150MB后写入失败，会发生什么情况。我可以从写入的数据部分读取数据吗？如果我尝试再次写入同一个文件怎么办？那会是重复的吗？之前写入失败的150MB数据会怎样？ 最佳答案 HDFS默认block大小为128MB，如果写入失败(将在HadoopAdministrationUI中显示状态，并复制文件扩展名。)只会复制150MB的数据。是的，您只能读取部分数据(150MB)。一旦您恢复复制，它将从之前的点继续(如果两个路径相同且文件名相
我需要一些帮助。我正在使用python代码从网页下载文件并将其放置在本地文件系统中，然后使用put命令将其传输到HDFS，然后对其执行操作。但在某些情况下，文件可能会非常大，下载到本地文件系统并不是一个正确的过程。所以我希望文件直接下载到HDFS中，而不使用本地文件系统。任何人都可以建议我一些方法，哪一种是最好的方法？如果我的问题有任何错误，请指正。 最佳答案 您可以直接从下载中传输它以避免将其写入磁盘，例如:curlserver.com/my/file|hdfsdfs-put-destination/file-put的-参数告诉它
由于HBase是建立在HDFS之上的，它具有容错的复制策略，这是否意味着HBase是天生的容错和由于底层的HDFS，存储在HBase中的数据将始终可以访问？或者HBase是否实现了自己的复制策略(例如跨区域的表复制)？ 最佳答案 是的，您可以在Hbase中创建区域副本，如前所述here.但是请注意，HBase高可用性是只读的。它的写入可用性不高。如果区域服务器出现故障，那么在将区域分配给新的区域服务器之前，您将无法写入。要启用只读副本，您需要通过将hbase.region.replica.replication.enabled设置为
我正在尝试使用水槽将数据从kafka源提取到hdfs。下面是我的水槽配置文件。flume1.sources=kafka-source-1flume1.channels=hdfs-channel-1flume1.sinks=hdfs-sink-1flume1.sources.kafka-source-1.type=org.apache.flume.source.kafka.KafkaSourceflume1.sources.kafka-source-1.bootstrap.servers=localhost:9092flume1.sources.kafka-source-1.zookee
我想知道是否有某种方法可以利用spark.hdfs文件夹结构中已经存在的元数据信息。例如，我正在使用以下代码将数据写入hdfs，valcolumns=Seq("country","state")dataframe1.write.partitionBy(columns:_*).mode("overwrite").save(path)这会生成类似的目录结构，path/country=xyz/state=1path/country=xyz/state=2path/country=xyz/state=3path/country=abc/state=4我想知道的是使用spark，有没有办法将所有
我想从我的mapreduce脚本中引用hadoop中hdfs集群上的一个文件。是否可以在不使用完整路径(hdfs://ip/path/to/file)而是使用本地/path/to/file引用的情况下执行此操作？我正在使用java并尝试过类似的方法:Filefile=newFile(stringPathToFile);但这似乎引用了本地文件系统。提前致谢! 最佳答案 您必须使用HadoopAPI访问该文件.您可能正在寻找open.这将为您提供一个类似于通用打开文件的流。File不知道如何处理HDFS中的文件。我找到了这个codeex
当您为Hadoop的Map/Reduce部分提供不同于HDFS的存储(如MySql服务器等)时，它的数据局部性特性会发生什么变化？换句话说，我的理解是HadoopMap/Reduce使用数据局部性来尝试在数据所在的同一节点上启动map任务，但是当数据存储在sqlsever中时，任务节点上没有本地数据，因为所有数据都在sqlserver节点中。那么在那种情况下我们会丢失数据局部性还是数据局部性的定义正在改变？如果它改变了，新的定义是什么？ 最佳答案 如果数据不在集群中，则没有数据局部性。必须从远程源复制所有数据。这与任务无法在包含HD
