我有一个相当大的文本文件，我想将其转换为SequenceFile。不幸的是，该文件由Python代码组成，逻辑行跨越多个物理行。例如，打印“BlahBlah\...等等等等"每条逻辑行都以NEWLINE结束。有人可以阐明我如何在Map-Reduce中生成键值对，其中每个值都是整个逻辑行吗？ 最佳答案 我没有找到之前提出的问题，但您只需通过一个简单的mapreduce作业迭代您的行并将它们保存到StringBuilder中。如果您想从一条新记录开始，请将StringBuilder刷新到上下文中。诀窍是将映射器类中的StringBuil

我从Clouderaquickstartdocker容器上的PythonSpark(v1.6.0)开始。我在/user/root/access_log.txt下的hdfs中成功放置了一个static.txt文件(500mb)。在pyspark中，我尝试使用以下python代码行加载文件:lines=sc.textFile("hdfs://quickstart.cloudera/user/root/access_log.txt")这没有给我任何错误。但是我发现文件没有完全加载。还有..lines.max()虽然hdfs实际上具有正确的文件大小，但未给出文件的正确最后一个元素。这是内存问题

我尝试使用以下代码加载文件:textdata=sc.textfile('hdfs://localhost:9000/file.txt')错误信息:AttributeError:'SparkContext'objecthasnoattribute'textfile' 最佳答案 它是sc.textFile(...)，大写F。您可以查看SparkContext的APIhere. 关于hadoop-'SparkContext'对象没有属性'textfile'，我们在StackOverflow上找

我想知道sc.textfile是如何在Spark中使用的。我的猜测是驱动程序一次读取文件的一部分，并将读取的文本分发给工作人员进行处理。还是工作人员直接从文件中读取文本而无需司机参与？ 最佳答案 驱动程序查看文件元数据-检查它是否存在，检查目录中有哪些文件(如果是目录)，并检查它们的大小。然后它将任务发送给工作人员，由他们实际读取文件内容。通信本质上是“您从这个偏移量开始读取这个文件的长度。”HDFS将大文件拆分为block，而spark将(通常/经常)根据block拆分任务，因此跳到该偏移量的过程将是高效的。其他文件系统往往以类似

SparkContexttextFile似乎只希望文件出现在给定的目录位置-它也没有(a)递归或(b)甚至support目录(尝试将目录读取为文件)关于如何构建递归的任何建议-可能比手动创建递归文件列表/下降逻辑更简单？这是用例:下的文件/data/tables/my_table我希望能够通过hdfs调用读取该父目录下所有目录级别的所有文件。更新sc.textFile()通过(子类)TextInputFormat调用HadoopFileInputFormat。内部确实存在执行递归目录读取的逻辑-即首先检测条目是否为目录，如果是则降序:for(FileStatusglobStat:mat

hive存储格式有很多，但常用的一般是TextFile、ORC、Parquet格式，在我们单位最多的也是这三种hive默认的文件存储格式是TextFile。除TextFile外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据，要先导入到TextFile格式的表中，再从表中用insert导入到其他格式的表中。一、TextFileTextFile是行式存储。建表时无需指定，一般默认这种格式，以这种格式存储的文件，可以直接在HDFS上cat查看数据。可以用任意分隔符对列分割，建表时需要指定分隔符。不会对文件进行压缩，因此加载数据的时候会比较快，因为不需要解压缩；但也因此更占用存储空间。二、ORCFileOR

hive存储格式有很多，但常用的一般是TextFile、ORC、Parquet格式，在我们单位最多的也是这三种hive默认的文件存储格式是TextFile。除TextFile外的其他格式的表不能直接从本地文件导入数据，要先导入到TextFile格式的表中，再从表中用insert导入到其他格式的表中。一、TextFileTextFile是行式存储。建表时无需指定，一般默认这种格式，以这种格式存储的文件，可以直接在HDFS上cat查看数据。可以用任意分隔符对列分割，建表时需要指定分隔符。不会对文件进行压缩，因此加载数据的时候会比较快，因为不需要解压缩；但也因此更占用存储空间。二、ORCFileOR