spark中操作hdfs

spark只是一个可扩展统一分析数据引擎,并没有对hdfs上具体上文件或目录的属性做处理,有这样需求最好也是调用hadoop filesystem的类来处理;

spark如果说可以处理hdfs文件也就只有读或者创建文件或目录操作而已.

    // 目录
    val pathStr = "hdfs://nameservice1/user/hive/warehouse/cdp.db/store_user_client_group/store_id=s50"
    val path = new Path(pathStr)

    var fileSystem: FileSystem = null

    try {
      fileSystem = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(spark.sparkContext.hadoopConfiguration)
      // list出目录下的文件
      val listStatus = fileSystem.listStatus(path)
      listStatus.foreach(println)

      println("-------------------------")

      // 目录
      val pathStr2 = "hdfs://nameservice1/user/hive/warehouse/cdp.db/store_user_client_group/store_id=s50/group_id=q1383"
      val path2 = new Path(pathStr2)
      // 查看目录权限
      fileSystem.getFileStatus(path2)

    } catch {
      case e: Exception => println(e.getMessage)
    } finally {
      fileSystem.close()
    }

最后

以上就是清脆冰淇淋为你收集整理的spark中操作hdfs的全部内容，希望文章能够帮你解决spark中操作hdfs所遇到的程序开发问题。

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