Spark 把RDD数据保存到hdfs单个文件中，而不是目录

相比于Hadoop，Spark在数据的处理方面更加灵活方便。然而在最近的使用中遇到了一点小麻烦：Spark保存文件的的函数（如saveAsTextFile）在保存数据时都需要新建一个目录，然后在这个目录下分块保存文件。如果我们想在原有的目录下增加一个文件（而不是增加一个目录）

rddx.repartition(1).saveAsTextFile("test/test.txt")
rddx.coalesce(1).saveAsTextFile("test/test.txt")

把分区设置成1个结果是Spark仍然是新建了一个目录test.txt，然后在这个目录下把数据都保存在了part-00000文件中

问题:如何让spark将Rdd结果输出到一个文件而不是目录中呢？

Spark的保存模式的设定注定了在保存数据的时候只能新建目录，如果想把数据增加到原有的目录中，单独作为一个文件，就只能借助于hadoop的HDFS操作。下面的例子演示如何用Hadoop的FileSystem实现在已有目录下用一个文件保存Spark数据：

package com.ys.penspark.util;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.io.Serializable;
import java.net.URI;/*** @ClassName: HdfsOperate* @Description:* @Author: Administrator* @Date: 2017/6/28*/
public class HdfsOperate implements Serializable {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HdfsOperate.class);private static Configuration conf = new Configuration();private static BufferedWriter writer = null;//在hdfs的目标位置新建一个文件，得到一个输出流public static void openHdfsFile(String path) throws Exception {FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(path),conf);writer = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(fs.create(new Path(path))));if(null!=writer){logger.info("[HdfsOperate]>> initialize writer succeed!");}}//往hdfs文件中写入数据public static void writeString(String line) {try {writer.write(line + "\n");}catch(Exception e){logger.error("[HdfsOperate]>> writer a line error:"  ,  e);}}//关闭hdfs输出流public static void closeHdfsFile() {try {if (null != writer) {writer.close();logger.info("[HdfsOperate]>> closeHdfsFile close writer succeed!");}else{logger.error("[HdfsOperate]>> closeHdfsFile writer is null");}}catch(Exception e){logger.error("[HdfsOperate]>> closeHdfsFile close hdfs error:" + e);}}}

　　先将spark的Rdd重新分区，再将每个分区的数据collectPartitions按行写入hdfs文件中

package com.ys.penspark.util;import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.Metadata;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;import java.io.Serializable;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;/*** @ClassName: FeatureExtractor* @Description:* @Author: mashiwei* @Date: 2017/6/28*/
public class FeatureExtractor implements Serializable{private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FeatureExtractor.class);public void extractFeature(Dataset<Row> s, int repartitionNum,String out) throws Exception {StringBuffer sb = new StringBuffer();for (int i = 0; i<= s.schema().fieldNames().length-1;i++) {sb.append(s.schema().fieldNames()[i]);if (i == s.schema().fieldNames().length-1){break;}sb.append(",");}s.show();JavaRDD<String> rddx = s.toJavaRDD().map(new ExtractFeatureMap()).repartition(repartitionNum);//写入hdfs文件位置
//        String destinationPath = "/kettle/penspark/data.txt" ;//创建Hdfs文件，打开Hdfs输出流HdfsOperate.openHdfsFile(out);HdfsOperate.writeString(sb.toString());//分块读取RDD数据并保存到hdfs//如果直接用collect()函数获取List<String>，可能因数据量过大超过内存空间而失败for (int i = 0; i < repartitionNum; i++) {int[] index = new int[1];index[0] = i;
//            List<String>[] featureList = rddx.collectPartitions(index);
//            List<String> strs = rddx.collect();List<String>[] featureList = rddx.collectPartitions(index);if (featureList.length != 1) {logger.error("[FeatureExtractor]>> featureList.length is not 1!");}for (String str : featureList[0]) {//写一行到Hdfs文件logger.info("-----"+str);HdfsOperate.writeString(str);}}//关闭Hdfs输出流HdfsOperate.closeHdfsFile();}class ExtractFeatureMap implements Function<Row, String> {@Overridepublic String call(Row line) throws Exception {try {StringBuffer sb = new StringBuffer();int len = line.length();for (int i = 0; i<= len-1; i++){sb.append(line.get(i).toString());if (i == len-1){break;}sb.append(",");}return sb.toString();} catch (Exception e) {logger.error("[FeatureExtractor]>>GetTokenAndKeywordFeature error:", e);}return null;}}public static void main(String[] args) {//        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local");
//        JavaSparkContext sc= new JavaSparkContext(conf);StructType Schemafinal = new StructType();Map<String,String> options = new HashMap<String,String>();LinkedList<StructField> obj = new LinkedList<StructField>();StructField structField = new StructField("name", DataTypes.StringType, true, Metadata.empty());StructField structField1 = new StructField("age", DataTypes.StringType, true, Metadata.empty());
//        StructField structField2 = new StructField("字段2", DataTypes.StringType, true, Metadata.empty());
//        StructField structField3 = new StructField("字段3", DataTypes.StringType, true, Metadata.empty());obj.add(structField);obj.add(structField1);
//        obj.add(structField2);
//        obj.add(structField3);Schemafinal = new StructType(obj.toArray(new StructField[obj.size()]));SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Example App").setMaster("local[*]");options.put("delimiter",",");options.put("header","true");JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);@SuppressWarnings("deprecation")SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Pentaho Logic as Spark").config("spark.some.config.option", "some-value").config("spark.sql.warehouse.dir", "file:///C:/tmp/").getOrCreate();Dataset<Row> tempdf = spark.read().format("com.databricks.spark.csv").options(options).schema(Schemafinal).option("header", true).load("file:///"+"C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\测试\\功能开发\\excel.txt");tempdf.show();FeatureExtractor fx = new FeatureExtractor();try {
//            fx.extractFeature(sc,5);fx.extractFeature(tempdf,2,"/kettle/tempData.txt");} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

　　数据

name,age
zs, 44
li, 22
ww, 18

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoma0529/p/7090912.html

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