如何使saveAsTextFile NOT分割输出到多个文件？

它将其保存为多个文件的原因是因为计算是分布式的.如果输出足够小,以至于您认为可以将它放在一台机器上,那么您可以使用

val arr = year.collect()

然后将生成的数组保存为文件,另一种方法是使用自定义分区程序partitionBy,然后使所有内容都转到一个分区,虽然这是不可取的,因为你不会得到任何并行化.

如果您需要保存文件,saveAsTextFile可以使用coalesce(1,true).saveAsTextFile().这基本上意味着计算然后合并到1分区.你也可以使用shuffle参数设置为true repartition(1)的包装器coalesce.看看RDD.scala的来源是我如何找出这些东西的大部分,你应该看一看.

对于使用更大数据集的人:

rdd.collect()不应该在这种情况下使用,因为它将收集Array驱动程序中的所有数据,这是最简单的内存不足的方法.

rdd.coalesce(1).saveAsTextFile() 也不应该使用上游阶段的并行性将丢失,以便在单个节点上执行,其中将存储数据.

rdd.coalesce(1, shuffle = true).saveAsTextFile() 是最简单的选项,因为它将保持上游任务的处理并行,然后只对一个节点执行shuffle(rdd.repartition(1).saveAsTextFile()是一个确切的同义词).

rdd.saveAsSingleTextFile()另外,bellow还允许将rdd存储在具有特定名称的单个文件中,同时保持其并行性rdd.coalesce(1, shuffle = true).saveAsTextFile().

可能不方便的rdd.coalesce(1, shuffle = true).saveAsTextFile("path/to/file.txt")是它实际上生成了一个路径是path/to/file.txt/part-00000和否的文件path/to/file.txt.

以下解决方案rdd.saveAsSingleTextFile("path/to/file.txt")实际上将生成一个路径为的文件path/to/file.txt:

package com.whatever.package

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, FileUtil, Path}
import org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec

object SparkHelper {

  // This is an implicit class so that saveAsSingleTextFile can be attached to
  // SparkContext and be called like this: sc.saveAsSingleTextFile
  implicit class RDDExtensions(val rdd: RDD[String]) extends AnyVal {

    def saveAsSingleTextFile(path: String): Unit =
      saveAsSingleTextFileInternal(path, None)

    def saveAsSingleTextFile(path: String, codec: Class[_ <: CompressionCodec]): Unit =
      saveAsSingleTextFileInternal(path, Some(codec))

    private def saveAsSingleTextFileInternal(
        path: String, codec: Option[Class[_ <: CompressionCodec]]
    ): Unit = {

      // The interface with hdfs:
      val hdfs = FileSystem.get(rdd.sparkContext.hadoopConfiguration)

      // Classic saveAsTextFile in a temporary folder:
      hdfs.delete(new Path(s"$path.tmp"), true) // to make sure it's not there already
      codec match {
        case Some(codec) => rdd.saveAsTextFile(s"$path.tmp", codec)
        case None        => rdd.saveAsTextFile(s"$path.tmp")
      }

      // Merge the folder of resulting part-xxxxx into one file:
      hdfs.delete(new Path(path), true) // to make sure it's not there already
      FileUtil.copyMerge(
        hdfs, new Path(s"$path.tmp"),
        hdfs, new Path(path),
        true, rdd.sparkContext.hadoopConfiguration, null
      )
      // Working with Hadoop 3?: /sf/ask/17360801/

      hdfs.delete(new Path(s"$path.tmp"), true)
    }
  }
}

可以这样使用:

import com.whatever.package.SparkHelper.RDDExtensions

rdd.saveAsSingleTextFile("path/to/file.txt")

该片段首先将rdd存储rdd.saveAsTextFile("path/to/file.txt")在临时文件夹中path/to/file.txt.tmp,就像我们不想将数据存储在一个文件中一样(这使得上游任务的处理保持并行).

然后,只使用hadoop文件系统api,我们继续使用不同输出文件的merge(FileUtil.copyMerge())来创建我们的最终输出单个文件path/to/file.txt.

你可以打电话coalesce(1)然后saveAsTextFile()- 但如果你有很多数据可能是个坏主意.生成每个拆分的单独文件就像在Hadoop中一样,以便让单独的映射器和Reducer写入不同的文件.如果您的数据非常少,那么只有一个输出文件是个好主意,在这种情况下,您也可以执行collect(),就像@aaronman所说的那样.