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Pyspark删除本地/hdfs文件/文件夹

Pyspark是一种基于Python的分布式计算框架,用于在大规模数据集上进行数据处理和分析。在Pyspark中,可以使用以下方法来删除本地文件、HDFS文件或文件夹:

  1. 删除本地文件: 使用Python的os模块或shutil模块可以删除本地文件。以下是示例代码:
  2. 删除本地文件: 使用Python的os模块或shutil模块可以删除本地文件。以下是示例代码:
  3. 删除HDFS文件或文件夹: 可以使用Pyspark的SparkFiles模块来删除HDFS文件或文件夹。以下是示例代码:
  4. 删除HDFS文件或文件夹: 可以使用Pyspark的SparkFiles模块来删除HDFS文件或文件夹。以下是示例代码:

在删除本地文件或文件夹时,需要确保具有足够的权限,并且要小心操作,以避免意外删除重要文件。在删除HDFS文件或文件夹时,需要确保Pyspark应用程序具有足够的权限来操作HDFS。

关于Pyspark的更多信息和相关产品,你可以参考腾讯云的以下资源:

请注意,以上只是提供了一种可能的答案,实际上还有其他方法和技术可以用于删除文件和文件夹。

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Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD 综述(上)

RDD(弹性分布式数据集) 是 PySpark 的基本构建块,是spark编程中最基本的数据对象;     它是spark应用中的数据集,包括最初加载的数据集,中间计算的数据集,最终结果的数据集,都是RDD。     从本质上来讲,RDD是对象分布在各个节点上的集合,用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例,其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成,类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于,python集合仅在一个进程中存在和处理,而RDD分布在各个节点,指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】     这里多提一句,尽管可以将RDD保存到硬盘上,但RDD主要还是存储在内存中,至少是预期存储在内存中的,因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD,就不能改变它。

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  • spark入门框架+python

    不可否认,spark是一种大数据框架,它的出现往往会有Hadoop的身影,其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施,它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储,当然还提供了MR用于大数据处理,但是MR有很多自身的缺点,针对这些缺点也已经有很多其他的方法,类如针对MR编写的复杂性有了Hive,针对MR的实时性差有了流处理Strom等等,spark设计也是针对MR功能的,它并没有大数据的存储功能,只是改进了大数据的处理部分,它的最大优势就是快,因为它是基于内存的,不像MR每一个job都要和磁盘打交道,所以大大节省了时间,它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说,在内存存储不下数据的时候,spark会自动的将部分数据转存到磁盘,而这个过程是对用户透明的。

    02

    hive中操作hdfs命令

    – 查看dfs帮助信息 [root@hadp-master sbin]# dfs Usage: dfs [generic options] [-appendToFile … ] [-cat [-ignoreCrc] …] [-checksum …] [-chgrp [-R] GROUP PATH…] [-chmod [-R] <MODE[,MODE]… | OCTALMODE> PATH…] [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH…] [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l] … ] [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc] … ] [-count [-q] [-h] …] [-cp [-f] [-p | -p[topax]] … ] [-createSnapshot []] [-deleteSnapshot ] [-df [-h] [ …]] [-du [-s] [-h] …] [-expunge] [-find … …] [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc] … ] [-getfacl [-R] ] [-getfattr [-R] {-n name | -d} [-e en] ] [-getmerge [-nl] ] [-help [cmd …]] [-ls [-d] [-h] [-R] [ …]] [-mkdir [-p] …] [-moveFromLocal … ] [-moveToLocal ] [-mv … ] [-put [-f] [-p] [-l] … ] [-renameSnapshot ] [-rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] …] [-rmdir [–ignore-fail-on-non-empty]

    02
    领券