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无法在spark中的Zeppelin上将文件写入远程hdfs

在Spark中的Zeppelin上将文件写入远程HDFS的问题,可以通过以下步骤解决:

  1. 确保Spark集群和HDFS集群之间的网络连接正常,并且Zeppelin服务器可以访问到HDFS集群。
  2. 在Zeppelin中使用Spark的API来将文件写入HDFS。首先,需要创建一个SparkSession对象,然后使用该对象来读取文件并将其写入HDFS。以下是一个示例代码:
代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Write to HDFS")
  .master("local[*]")  // 这里的master地址需要根据实际情况进行修改
  .getOrCreate()

val data = Seq(("John", 25), ("Alice", 30), ("Bob", 35))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("Name", "Age")

df.write
  .format("parquet")
  .mode("overwrite")
  .save("hdfs://<HDFS_MASTER>:<HDFS_PORT>/path/to/output")  // 这里的HDFS_MASTER和HDFS_PORT需要替换为实际的地址和端口

在上述代码中,我们使用了SparkSession对象创建了一个DataFrame,并将其写入HDFS。需要注意的是,这里的路径需要指定为HDFS的路径,格式为hdfs://<HDFS_MASTER>:<HDFS_PORT>/path/to/output

  1. 推荐的腾讯云相关产品是腾讯云的云服务器CVM和对象存储COS。腾讯云的CVM提供了强大的计算能力,可以作为Spark集群的节点来执行计算任务。而腾讯云的COS是一种高可用、高可靠、低成本的对象存储服务,可以用来存储和管理大规模的数据。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方案可能因实际情况而异。

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