开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Spark:在写入本地文件系统时，saveAsTextFile()只创建成功文件，不创建部件文件

Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了丰富的API和工具，用于处理大规模数据集的分布式计算。在Spark中，saveAsTextFile()是一个用于将RDD（弹性分布式数据集）保存到本地文件系统的方法。

当使用saveAsTextFile()方法将RDD保存到本地文件系统时，它只会创建一个成功的文件，而不会创建部分文件。这是因为Spark默认使用Hadoop的文件输出格式（FileOutputFormat），该格式将数据写入一个文件中，而不是将数据分成多个部分文件。

优势：

简单易用：saveAsTextFile()方法提供了一种简单的方式来将RDD保存到本地文件系统，无需复杂的配置和操作。
可移植性：保存为文本文件的数据可以在不同的系统和环境中进行读取和处理，具有良好的可移植性。
可读性：保存为文本文件的数据可以直接被人类读取和理解，方便调试和分析。

应用场景：

数据导出：将处理后的数据导出到本地文件系统，以便进行后续的分析和处理。
数据备份：将重要的数据备份到本地文件系统，以防止数据丢失或故障。
数据共享：将数据保存为文本文件，方便与其他系统或团队共享和交换数据。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了多个与大数据处理相关的产品和服务，以下是其中一些与Spark相关的产品和服务：

腾讯云数据仓库（TencentDB for TDSQL）：提供了高性能、可扩展的云数据库服务，可用于存储和管理Spark处理后的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云对象存储（Tencent Cloud Object Storage，COS）：提供了高可靠性、低成本的云存储服务，可用于保存Spark处理后的数据。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了弹性、高可靠性的大数据处理服务，支持Spark等多种计算框架。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr

相关搜索:在本地创建zipfile并从s3写入文件 python在写入文件时在行之间创建空行在本地运行任务时未创建文件 Grunt Watch在保存时不创建文件将文件写入blob容器时，在根容器中创建空文件在不写入存储的情况下创建和上传文件单独创建的Jena在写入文件时没有类 SyntaxError:扫描字符串文字时停止，不创建和写入文件在R中写入excel文件时创建粗体列名(列名称)当文件由另一个java程序创建时，java文件系统WatchService不拾取文件在vim中通过netrw编辑远程文件时创建本地备份如何在python中创建netCDF文件时在循环中写入变量如何避免在写入分区时创建重复子文件夹在使用javascript或jquery写入文本文件时创建新行 Python BeautifulSoup在写入文件时创建奇怪的\x2unicode字符无法在本地运行新创建的bot -读取bot文件时出错如何在Python中创建和写入json文件对象，而不必将其存储在本地？cx_Freeze创建的可执行文件在引导时没有写入权限在新选项卡中打开文件，而不创建本地或服务器副本在创建新文件之前，让python每小时向文件写入一次，持续24小时

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Spark读取和存储HDFS上的数据

本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...本文的代码均在本地测试通过，实用的环境时MAC上安装的Spark本地环境。...2、将RDD写入HDFS 先创建一个SparkSession： val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic...) 将RDD写入HDFS使用的函数是saveAsTextFile： val modelNames = Array("FM","FFM","DEEPFM","NFM","DIN","DIEN") val...，我们首先使用getFileSystem获取了hdfs文件系统中的路径信息，从而避免了上面的错误。

18.6K3 1

数据读取与保存

摘要 Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。...文件格式分为： Text文件 Json文件 Csv文件 Sequence文件 Object文件； 文件系统分为：本地文件系统 HDFS以及数据库。...文件类数据读取与保存 Text文件基本语法: 数据读取：textFile(String) 数据保存：saveAsTextFile(String) 案例演示：经典的worldCount程序，并将程序计算结果写入到本地文件中...Spark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的，所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型，Spark也同样支持。...另外，由于Hadoop的API有新旧两个版本，所以Spark为了能够兼容Hadoop所有的版本，也提供了两套创建操作接口。

1K2 0

Spark action 操作列表

(path) 将数据集中的元素写入到指定目录下的一个或多个文本文件中, 该目录可以存在于本地文件系统, HDFS 或其他 Hadoop 支持的文件系统....Spark 将会对每个元素调用 toString 将其转换为文件的一行文本. saveAsSequenceFile(path)(Java and Scala) 对于本地文件系统, HDFS 或其他任何...Hadoop 支持的文件系统上的一个指定路径, 将数据集中的元素写为一个 Hadoop SequenceFile....在 Scala 中, 同样适用于能够被隐式转换成 Writable 的类型上 (Spark 包含了对于 Int, Double, String 等基本类型的转换). saveAsObjectFile(path...这通常用于更新一个 Accumulator 或与外部存储系统交互时的副作用. 注意: 修改 foreach() 外的非 Accumulator 变量可能导致未定义的行为.

5643 0

Spark Core快速入门系列(2) | Spark Core中编程模型的理解与RDD的创建

RDD 编程模型在 Spark 中，RDD 被表示为对象，通过对象上的方法调用来对 RDD 进行转换。 ...RDD的创建在Spark中创建RDD的创建方式可以分为三种：从集合中创建RDD；从外部存储创建RDD；从其他RDD创建。 2.1 从集合中创建 RDD 1....可以是本地文件系统, HDFS, Cassandra, HVase, Amazon S3 等等. ...distFile.collect res0: Array[String] = Array(buwenbuhuo hello, hello world, how are you, zbc ltgb) 说明: 1 url可以是本地文件系统文件..., hdfs://..., s3n://...等等 2 如果是使用的本地文件系统的路径, 则必须每个节点都要存在这个路径 3 所有基于文件的方法, 都支持目录, 压缩文件, 和通配符(*).

6642 0

Spark之【数据读取与保存】详细说明

本篇博客，博主为大家介绍的是Spark的数据读取与保存。 ? ---- 数据读取与保存 Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。...文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。 1....注意：SequenceFile文件只针对PairRDD 1)创建一个RDD scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,2),(3,4),(5,6))) rdd:...文件系统类数据读取与保存 2.1 HDFS Spark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的,所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark也同样支持.另外,由于Hadoop...注意:其他创建操作的API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本.例如,对于textFile而言,只有path这个指定文件路径的参数,其他参数在系统内部指定了默认值

1.6K2 0

Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码

Spark中算子有2种， # 一种称之为Transformation算子(flatMapRDD-mapRDD-reduceBykeyRDD)， # 一种称之为Action算子（输出到控制台，或文件系统或...', 2), ('Flink', 1), ('hello', 3), ('you', 1), ('me', 1), ('she', 1)] # 6 - 将结果输出到文件系统或打印 resultRDD.saveAsTextFile...Spark中算子有2种， # 一种称之为Transformation算子(flatMapRDD-mapRDD-reduceBykeyRDD)， # 一种称之为Action算子（输出到控制台，或文件系统或...', 2), ('Flink', 1), ('hello', 3), ('you', 1), ('me', 1), ('she', 1)] # 6 - 将结果输出到文件系统或打印 # resultRDD.saveAsTextFile...', 2), ('Flink', 1), ('hello', 3), ('you', 1), ('me', 1), ('she', 1)] > ># 6 - 将结果输出到文件系统或打印 > ># resultRDD.saveAsTextFile

5012 0

Spark Core入门1【Spark集群安装、高可用、任务执行流程、使用ScalaJavaLambda编写Spark WordCount】

配置文件内容指定worker节点 2.在hdp-01上执行sbin/start-all.sh脚本，后在hdp-04上执行sbin/start-master.sh启动第二个Master【意味着只在hdp...在准备工作时，这些进程都准备好了【实际上该过程底层就是创建SparkContext的过程】注意：如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行...用户代码如果需要用到，则直接应用sc即可 WordCount代码：【本地文件系统】 scala> sc.textFile("/root/w.txt").flatMap(_.split(" ")).map...上述的方式是从本地文件系统读取数据的WordCount计算，真实环境应该是基于HDFS分布式文件系统读取文件。...如果当前的机器或者集群的其他机器，其本地文件系统没有数据文件也没关系，基于HDFS分布式文件系统，集群上的每个节点都可以通过网络从HDFS中读取数据进行计算。

1.5K3 0

2021年大数据Spark（十三）：Spark Core的RDD创建

并行化集合由一个已经存在的 Scala 集合创建，集合并行化，集合必须时Seq本身或者子类对象。...，包括本地的文件系统，还有所有 Hadoop支持的数据集，比如 HDFS、Cassandra、HBase 等。...{SparkConf, SparkContext} /** * 从HDFS/LocalFS文件系统加载文件数据，封装为RDD集合, 可以设置分区数目 * - 从文件系统加载 * sc.textFile...("") * - 保存文件系统 * rdd.saveAsTextFile("") */ object SparkFileSystemTest { def main(args:...小文件读取在实际项目中，有时往往处理的数据文件属于小文件（每个文件数据数据量很小，比如KB，几十MB等），文件数量又很大，如果一个个文件读取为RDD的一个个分区，计算数据时很耗时性能低下，使用

5093 0

初识 Spark | 带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD

用户可以在创建 RDD 时指定 RDD 的 Partition 数量，如果没有指定，那么 Spark 默认的 Partition 数量就是 Applicaton 运行时分配到的 CPU Core 数目。...通过读取外部文件方式生成在一般开发场景中，Spark 创建 RDD 最常用的方式，是通过 Hadoop 或者其他外部存储系统的数据集来创建，包括本地文件系统、HDFS、Cassandra、HBase...通过 SparkContext 的 textFile() 方法来读取文本文件，创建 RDD ： val file = sc.textFile("/spark/hello.txt") 读取外部文件方式创建...RDD 其中， textFile() 方法的 URL 参数可以是本地文件路径、HDFS 存储路径等，Spark 会读取该路径下所有的文件，并将其作为数据源加载到内存，生成对应的 RDD。...所以，Spark 实际上是在 Action 操作 first() 算子的时候，才开始真正的运算：只扫描第一个匹配的内容，而不需要读取整个日志文件信息。

1.8K3 1

每周学点大数据 | No.73 在 HDFS 上使用 Spark

如果我们读取文件时都从本地读取的话，那么Spark 不就仅仅运行在一台计算机上了吗？ Mr. 王笑着说：你能想到这个问题非常好。...没错，如果我们希望 Spark 运行在多台计算机上，还要有一个分布式文件系统予以支持，如果输入输出文件存放在多台计算机上，那么 Spark 也就自然在多台计算机上运行了。...小可：分布式文件系统……在学习 Hadoop 时，我们使用的是 HDFS，这次我们还用HDFS 可以吗？ Mr....王：我们再用 HDFS 的 ls 命令查看一下此时这里面的文件。现在我们在本地创建一个包含一些随机句子的文本文件。实验使用的文本文件的内容如下： ? ?...对比一下之前我们输入的文件，这的确是Spark 出现的三个地方，运行结果还是比较准确的。另外，还记得我们在学习 WordCount 时用过的saveAsTextFile 函数吗？

9647 0

Spark入门必读：核心概念介绍及常用RDD操作

有一种典型的应用场景，比如待处理分区中的数据需要写入到数据库，如果使用map函数，每一个元素都会创建一个数据库连接对象，非常耗时并且容易引起问题发生，如果使用mapPartitions函数只会在分区中创建一个数据库连接对象...类型的RDD中按Key分组，将相同Key的元素聚集到同一个分区内，此函数不能接收函数作为参数，只接收一个可选参数任务数，所以不能在RDD分区本地进行聚合计算，如需按Key对Value聚合计算，只能对groupByKey...(path)：将RDD写入文本文件，保存至本地文件系统或者HDFS中 saveAsSequenceFile(path)：将KV类型的RDD写入SequenceFile文件，保存至本地文件系统或者HDFS...数据文件中的数据按照Key分区在不同分区之间排序，同一分区中的数据不排序，索引文件记录了文件中每个分区的偏移量和范围。...当Reduce Task读取数据时，先读取索引文件找到对应的分区数据偏移量和范围，然后从数据文件读取指定的数据。

6616 0

Spark入门必读：核心概念介绍及常用RDD操作

有一种典型的应用场景，比如待处理分区中的数据需要写入到数据库，如果使用map函数，每一个元素都会创建一个数据库连接对象，非常耗时并且容易引起问题发生，如果使用mapPartitions函数只会在分区中创建一个数据库连接对象...类型的RDD中按Key分组，将相同Key的元素聚集到同一个分区内，此函数不能接收函数作为参数，只接收一个可选参数任务数，所以不能在RDD分区本地进行聚合计算，如需按Key对Value聚合计算，只能对groupByKey...(path)：将RDD写入文本文件，保存至本地文件系统或者HDFS中 saveAsSequenceFile(path)：将KV类型的RDD写入SequenceFile文件，保存至本地文件系统或者HDFS...数据文件中的数据按照Key分区在不同分区之间排序，同一分区中的数据不排序，索引文件记录了文件中每个分区的偏移量和范围。...当Reduce Task读取数据时，先读取索引文件找到对应的分区数据偏移量和范围，然后从数据文件读取指定的数据。

1K3 0

Spark Shell笔记

学习感悟 (1)学习一定要敲，感觉很简单，但是也要敲一敲，不要眼高手低 (2)一定要懂函数式编程，一定，一定 (3)shell中的方法在scala写的项目中也会有对应的方法 (4)sc和spark是程序的入口...由外部存储系统的数据集创建，包括本地文件系统，还有Hadoop支持的数据集，如HDFS，HBase sc.textFile("hdfs://iZm5ea99qngm2v98asii1aZ:9000/README.txt...(path)：将数据集的元素以 textfile 的形式保存到 HDFS 文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark 将会调用 toString 方法，将它装换为文件中的文本 saveAsSequenceFile...(path)：将数据集中的元素以 Hadoop sequencefile 的格式保存到指定的目录下，可以使 HDFS 或者其他 Hadoop 支持的文件系统。...先将自定义的类型通过第三方库转换为字符串，在同文本文件的形式保存到RDD中 SequenceFile 文件输入输出(Shell) SequenceFile 文件是 Hadoop 用来存储二进制形式的

2412 0

Spark 存储行动算子源码解析

saveAsHadoopFile 输出RDD到任何支持Hadoop的文件系统 def saveAsHadoopFile( path: String, keyClass: Class[_]...如果所有的分区task都成功写出，提交commitTask，则提交committer, 否则存在失败则终止。 saveAsHadoopFile 还存在一些简化版本，参数的传递时通过程序自己获取。...saveAsTextFile 将RDD存储的支持hadoop系统上的文本文件，以string形式存储，它也是saveAsHadoopFile的简化版。...def saveAsTextFile(path: String): Unit = withScope { // same bytecodes for `saveAsTextFile`....saveAsHadoopDataset时，传入的参数为Jobconf类型，实质是在其中配置相关类型，通过配置JobConf也可以实现其他系统的存储。

3512 0

ES-Hadoop 实践

介绍在大数据背景下，适用于不同场景下的框架、系统层出不穷，在批量数据计算上hadoop鲜有敌手，而在实时搜索领域es则是独孤求败，那如何能让数据同时结合两者优势呢？...从ES读取数据在spark、MR等系统中使用elasticsearch-hadoop从ES读取数据时，shard是一个关键的角色，因为elasticsearch-hadoop将为ES索引中的每个shard...通过文章Spark Core读取ES的分区问题分析中的源码分析了解到，当es-hadoop从ES读取索引数据时，它获取索引各个shard的信息，包括：shard id、所在节点id等，并创建对应的Spark...向ES写入数据和读取类似的，es-hadoop能够将hadoop的splits或spark partition数据对应成shard并行的写入ES。...查看结果文件： [byjwqiyiux.jpeg] es 索引 [q58qz29pip.jpeg] 使用spark sql 读取ES数据 1、使用配置创建spark session

3.4K4 2

干货丨Tachyon：Spark生态系统中的分布式内存文件系统

Tachyon是Spark生态系统内快速崛起的一个新项目。本质上，Tachyon是个分布式的内存文件系统，它在减轻Spark内存压力的同时，也赋予了Spark内存快速大量数据读写的能力。...在Tachyon中，Block是文件系统存储的最小单位，假设每个Block是256MB，如果有一个文件的大小是1GB，那么这个文件会被切为4个Block。...第二，Tachyon Worker的主要部件是Worker Storage，其作用是管理Local Data（本地的内存文件系统）以及Under File System（Tachyon以下的磁盘文件系统...在Block In Stream内包含了两个不同的实现：Local Block In Stream主要是用来读本地的内存文件，而Remote Block In Stream主要是读非本地的内存文件。...请注意，非本地可以是在其它的Tachyon Worker的内存文件里，也可以是在Under File System的文件里。 ?

1.5K5 0

大数据ETL实践探索（6）---- 使用python将大数据对象写回本地磁盘的几种方案

中直接调用hadoop shell 命令去操作文件 1.3.1 hadoop shell 写也可以先saveAsTextFile,然后使用hdfs命令存到本地, 使用hdfs fs -get命令： ${...def path(sc, filepath): """ 创建hadoop path对象 :param sc sparkContext对象 :param filename 文件绝对路径...（这个可以搭建一个本地的spark 单机版试试） 2.0版本后http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/_modules/pyspark/sql/readwriter.html...，结果还是在hdfs 的文件系统中。...或者可以将dataframe 转化成rdd 后用saveAsTextFile 写回本地磁盘。综上所述，我认为还是先写到hdfs 上或者s3上面比较安全，然后通过命令合并好文件再保存到本地。

1.4K2 0

Spark-RDD常用Transformationg与Action操作

一、概述 RDD创建后就可以在RDD上进行数据处理。...相反的它们只是记住了这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的Action时，这些Transformation才会真正运行。...(path) 将数据集的元素以textfile的形式保存到本地文件系统—HDFS或者任何其他Hadoop支持的文件系统。...对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它转换为文件中的文本行 saveAsSequenceFile(path) 将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下...，可以是本地系统、HDFS或者任何其他的Hadoop支持的文件系统。

5222 0

Spark Core快速入门系列(11) | 文件中数据的读取和保存

从文件中读取数据是创建 RDD 的一种方式. 把数据保存的文件中的操作是一种 Action. ...Spark 的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。 ...文件格式分为：Text文件、Json文件、csv文件、Sequence文件以及Object文件； 文件系统分为：本地文件系统、HDFS、Hbase 以及数据库。 ...注意：SequenceFile 文件只针对 PairRDD 1....API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本.例如,对于textFile而言,只有path这个指定文件路径的参数,其他参数在系统内部指定了默认值。

2K2 0

什么是 Spark RDD ?

默认情况下，一个 HDFS 上的数据分片就是一个 partiton，RDD 分片数决定了并行计算的力度，可以在创建 RDD 时指定 RDD 分片个数，如果不指定分区数量，当 RDD 从集合创建时，则默认分区数量为该程序所分配到的资源的...CPU 核数 (每个 Core 可以承载 2~4 个 partition)，如果是从 HDFS 文件创建，默认为文件的 Block 数。...有一点非常重要，就是由于 RDD 有前后依赖关系，遇到宽依赖关系，如 reduce By Key 等这些操作时划分成 Stage， Stage 内部的操作都是通过 Pipeline 进行的，在具体处理数据时它会通过...spark 提供了 partition By 运算符，能通过集群对 RDD 进行数据再分配来创建一个新的 RDD。...= sc.parallelize(data) 引用外部存储系统的数据集 (text、HDFS、Hbase 等)： val distFile = sc.textFile("data.txt") 如果使用本地文件系统初始化

1.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭