По умолчанию, в котором файловая система искроет поиск файла чтения? [Дубликат]

Хотя Spark поддерживает загрузку файлов из локальной файловой системы, для этого требуется, чтобы файлы были доступны по одному пути на всех узлах вашего кластера.

Некоторые сетевые файловые системы, такие как NFS, AFS и NFS-уровень MapR, отображаются пользователю как обычная файловая система.

Если ваши данные уже находятся в одной из этих систем, вы можете использовать их в качестве ввода, просто указав путь : // ; Spark будет обрабатывать его, пока файловая система монтируется по одному пути на каждом узле. Каждый узел должен иметь один и тот же путь

 rdd = sc.textFile("file:///path/to/file")

Если ваш файл еще не на всех узлах кластера, вы можете загрузить его локально в драйвере без прохождения Spark, а затем вызвать распараллеливание для распространения содержимое для рабочих

Постарайтесь поместить файл: // спереди и использование «/» или «\» в соответствии с ОС.

Это случилось со мной с Spark 2.3 с Hadoop, также установленным под общим домашним каталогом пользователя «hadoop». Поскольку оба Spark и Hadoop были установлены под одним и тем же общим каталогом, Spark по умолчанию рассматривает схему как hdfs и начинает поиск входных файлов в hdfs, как указано в fs.defaultFS в Hadoop core-site.xml. В таких случаях нам нужно явно указать схему как file:///<absoloute path to file>.

У меня есть файл под названием NewsArticle.txt на моем рабочем столе.

В Spark я набрал:

val textFile= sc.textFile(“file:///C:/Users/582767/Desktop/NewsArticle.txt”)

Мне нужно было изменить все символы \ to / для пути к файлу.

Чтобы проверить, работает ли это, я набрал:

textFile.foreach(println)

Я запускаю Windows 7, и у меня нет Hadoop.

Если файл находится в главном узле Spark (например, в случае использования AWS EMR), сначала запустите искровую оболочку в локальном режиме.

$ spark-shell --master=local
scala> val df = spark.read.json("file:///usr/lib/spark/examples/src/main/resources/people.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

scala> df.show()
+----+-------+
| age|   name|
+----+-------+
|null|Michael|
|  30|   Andy|
|  19| Justin|
+----+-------+

В качестве альтернативы вы можете сначала скопируйте файл в HDFS из локальной файловой системы и затем запустите Spark в режиме по умолчанию (например, YARN в случае использования AWS EMR), чтобы прочитать файл напрямую.

$ hdfs dfs -mkdir -p /hdfs/spark/examples
$ hadoop fs -put /usr/lib/spark/examples/src/main/resources/people.json /hdfs/spark/examples
$ hadoop fs -ls /hdfs/spark/examples
Found 1 items
-rw-r--r--   1 hadoop hadoop         73 2017-05-01 00:49 /hdfs/spark/examples/people.json

$ spark-shell
scala> val df = spark.read.json("/hdfs/spark/examples/people.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

scala> df.show()
+----+-------+
| age|   name|
+----+-------+
|null|Michael|
|  30|   Andy|
|  19| Justin|
+----+-------+

Внимание:

Убедитесь, что вы запускаете искру в локальном режиме, когда вы загружаете данные из локального (sc.textFile("file:///path to the file/")), или вы получите ошибку, подобную этой Caused by: java.io.FileNotFoundException: File file:/data/sparkjob/config2.properties does not exist. Исполнители Becasuse, которые работают на разных рабочих, не найдут этот файл в локальном пути.

Это решение этой ошибки, которое я получал в Spark-кластере, который размещен в Azure в кластере Windows:

Загрузите необработанный файл HVAC.csv, проанализируйте его с помощью функции

data = sc.textFile("wasb:///HdiSamples/SensorSampleData/hvac/HVAC.csv")

Мы используем (wasb: ///), чтобы позволить Hadoop получить доступ к файлу архива блога в блоге, а три слэша - относительная ссылка на папку контейнера запущенного узла.

Например: Если путь к файлу в Проводнике в панели инструментов Spark-кластера:

sflcc1 \ sflccspark1 \ HdiSamples \ SensorSampleData \ hvac

Итак, чтобы описать путь, выполните следующие действия: sflcc1: is имя учетной записи хранилища. sflccspark: имя узла кластера.

Таким образом, мы ссылаемся на текущее имя узла кластера с относительными тремя слэшами.

Надеемся, что это поможет.

Это обсуждалось в списке рассылок, и, пожалуйста, обратитесь к этой mail .

Вы должны использовать hadoop fs -put <localsrc> ... <dst> скопировать файл в hdfs:

${HADOOP_COMMON_HOME}/bin/hadoop fs -put /path/to/README.md README.md

Вам нужно просто указать путь к файлу как "file: /// directory / file"

example:

val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/README.md")

try

val f = sc.textFile("./README.md")

Если вы пытаетесь прочитать файл формы HDFS. попытка установки пути в SparkConf

 val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("HDFSFileReader")
 conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://hostname:9000")

Ответ gonbe превосходный. Но все же хочу упомянуть, что file:/// = ~/../../, а не $SPARK_HOME. Надеюсь, это может сэкономить время для таких новых блогов, как я.