在使用Spark批处理应用程序从亚马逊S3读取输入数据时,可以通过以下步骤读取每个文件的最后修改/到达时间:
spark.read
方法来读取文件,例如:val data = spark.read.text("s3a://your-bucket-name/path/to/files")
这将读取指定路径下的所有文件,并将其作为文本数据加载到Spark中。
spark.sparkContext.hadoopConfiguration
来获取Hadoop配置对象,然后使用该对象来访问S3文件系统的元数据。例如:import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path}
val hadoopConf = spark.sparkContext.hadoopConfiguration
val fs = FileSystem.get(hadoopConf)
val filePath = new Path("s3a://your-bucket-name/path/to/files")
val fileStatus = fs.getFileStatus(filePath)
val modificationTime = fileStatus.getModificationTime
val accessTime = fileStatus.getAccessTime
这将获取指定文件的最后修改时间和最后访问时间。
map
操作来对每个文件进行操作:val fileTimes = data.rdd.map { row =>
val filePath = new Path(row.getString(0))
val fileStatus = fs.getFileStatus(filePath)
val modificationTime = fileStatus.getModificationTime
val accessTime = fileStatus.getAccessTime
(filePath.toString, modificationTime, accessTime)
}
这将返回一个包含每个文件路径、最后修改时间和最后访问时间的RDD。
总结起来,使用Spark批处理应用程序从亚马逊S3读取输入数据时,可以通过Spark的S3文件系统接口和Hadoop的文件系统接口来获取每个文件的最后修改/到达时间。通过并行处理文件,可以高效地获取和处理这些信息。
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