如何覆盖spark中的输出目录

更新:建议使用Dataframes,加上类似的东西... .write.mode(SaveMode.Overwrite) ....

对于旧版本试试

yourSparkConf.set("spark.hadoop.validateOutputSpecs", "false")
val sc = SparkContext(yourSparkConf)

在1.1.0中,您可以使用带有--conf标志的spark-submit脚本设置co​​nf设置.

警告(旧版本):根据@piggybox,Spark中存在一个错误,它只会覆盖编写文件所需的part-文件,任何其他文件都将被删除.

从pyspark.sql.DataFrame.save文档(当前为1.3.1),您可以指定mode='overwrite'保存DataFrame的时间:

myDataFrame.save(path='myPath', source='parquet', mode='overwrite')

我已经验证这甚至会删除剩余的分区文件.因此,如果您最初说过10个分区/文件,但随后使用仅具有6个分区的DataFrame覆盖了该文件夹,则生成的文件夹将具有6个分区/文件.

有关模式选项的更多信息,请参阅Spark SQL文档.

自从df.save(path, source, mode)被弃用以来,(http://spark.apache.org/docs/1.5.0/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrame)

使用df.write.format(source).mode("overwrite").save(path)
df.write是DataFrameWriter的地方

'source'可以是("com.databricks.spark.avro"|"镶木地板"|"json")

df.write.mode('overwrite').parquet("/output/folder/path")如果您想使用python覆盖实木复合地板文件，则可以使用。这是火花1.6.2。API在更高版本中可能会有所不同

该参数的文档说明spark.files.overwrite:"是否覆盖SparkContext.addFile()目标文件存在时添加的文件及其内容与源文件的内容不匹配." 所以它对saveAsTextFiles方法没有影响.

您可以在保存文件之前执行此操作:

val hadoopConf = new org.apache.hadoop.conf.Configuration()
val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(new java.net.URI("hdfs://localhost:9000"), hadoopConf)
try { hdfs.delete(new org.apache.hadoop.fs.Path(filepath), true) } catch { case _ : Throwable => { } }