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启动Hadoop,在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”
cd /usr/local/hadoop/
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
在Linux系统的本地文件系统的“/home/hadoop”目录下新建一个文本文件test.txt,并在该文件中随便输入一些内容,然后上传到HDFS的“/user/hadoop”目录下;
使用vim命令在本地新建一个文件,使用hdfs dfs -put将文件上传到hdfs,使用hdfs dfs -ls命令查看是否上传成功。
vim /home/hadoop/test.txt
./bin/hdfs dfs -put /home/hadoop/test.txt
./bin/hdfs dfs -ls
把HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件,下载到Linux系统的本地文件系统中的“/home/hadoop/下载”目录下;
使用hdfs dfs -get
命令下载hdfs文件到本地
将HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件的内容输出到终端中进行显示;
使用hdfs dfs -cat
将文件内容输出到终端显示
在HDFS中的“/user/hadoop”目录下,创建子目录input,把HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件,复制到“/user/hadoop/input”目录下;
用hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/input
来创建目录,
用hdfs dfs -cp
来进行文件复制操作
删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件,删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的input子目录及其子目录下的所有内容。
hdfs dfs -rm /user/hadoop/test.txt
hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/input
下面是我们的test.txt文件的内容(该文件已经在Linux本地和hdfs中存在了):
在pyspark中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”(如果该文件不存在,请先创建),然后统计出文件的行数;
在shell中依次输入下面的代码:
file_path = "file:///home/hadoop/test.txt" # 这是你自己的文件地址
data = sc.textFile(file_path)
print("该文件的行数为:", data.count())
在pyspark中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”(如果该文件不存在,请先创建),然后,统计出文件的行数;
在shell中依次输入下面代码:
file_path = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt"
data = sc.textFile(file_path)
print("该文件的行数为:", data.count())
编写独立应用程序,读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”(如果该文件不存在,请先创建),然后,统计出文件的行数;通过spark-submit提交到Spark中运行程序。
创建~/mycode/LineCount.py文件,其中代码如下:
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("line count")
sc = SparkContext(conf = conf)
file_path = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt"
data = sc.textFile(file_path)
print("该文件的行数为:", data.count())
使用/usr/local/spark/bin/spark-submit ~/mycode/LineCount.py
提交程序
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