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如何在使用spark批处理应用程序从亚马逊s3读取输入数据时读取每个文件的最后修改/到达时间

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:

  1. 首先,确保你已经配置好了Spark环境,并且可以连接到亚马逊S3存储桶。
  2. 使用Spark的S3文件系统接口来读取S3上的文件。在Spark中,可以使用spark.read方法来读取文件,例如:
代码语言:txt
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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。

  1. 为了获取每个文件的最后修改/到达时间,可以使用S3的元数据信息。在Spark中,可以通过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:
代码语言:txt
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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。

  1. 如果你需要读取多个文件的最后修改/到达时间,可以使用Spark的分布式计算能力来并行处理文件。例如,可以使用map操作来对每个文件进行操作:
代码语言:txt
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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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