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如何使用Spark将输出写为现有HDFS目录下的单独文件?

使用Spark将输出写为现有HDFS目录下的单独文件,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的Spark库和模块:
代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
  1. 创建SparkSession:
代码语言:txt
复制
val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkHDFSWrite").setMaster("local")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
  1. 读取数据并进行处理:
代码语言:txt
复制
val data = spark.read.textFile("hdfs://<HDFS路径>")
// 进行数据处理和转换操作
val processedData = data.map(...)
  1. 将处理后的数据写入HDFS目录下的单独文件:
代码语言:txt
复制
processedData.write.mode("overwrite").text("hdfs://<HDFS目录>/<文件名>")

其中,mode("overwrite")表示如果目标文件已存在,则覆盖原文件。

完整的示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkHDFSWrite {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkHDFSWrite").setMaster("local")
    val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

    val data = spark.read.textFile("hdfs://<HDFS路径>")
    // 进行数据处理和转换操作
    val processedData = data.map(...)

    processedData.write.mode("overwrite").text("hdfs://<HDFS目录>/<文件名>")
  }
}

请注意,上述示例中的<HDFS路径><HDFS目录>/<文件名>需要替换为实际的HDFS路径和目录路径。

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注意:以上答案仅供参考,具体实现方式可能因环境和需求而异。

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