/**獲取具有任意輸入格式的hadoop檔案的rdd
** 因為hadoop的recordreader類對每條記錄重新使用相同的可寫物件，
* 所以直接快取返回的rdd或直接將其傳遞給聚合或無序處理操作將建立同一物件的多個引用。
* 如果計畫直接快取、排序或聚合hadoop可寫物件，您應該首先使用「map」函式複製它們。
* @param path 輸入檔案的目錄，路徑可以是逗號分隔的路徑作為輸入列表
* @param inputformatclass 要讀取的資料的儲存格式
* @param keyclass map階段輸入的k1
* @param valueclass map階段輸入的v2
* @param minpartitions 生成的rdd的建議最小分割槽數
* @return 鍵元組與對應值的rdd
*/def hadoopfile[k, v](
path: string,
inputformatclass: class[_ <: inputformat[k, v]],
keyclass: class[k],
valueclass: class[v],
minpartitions: int = defaultminpartitions): rdd[(k, v)] = withscope
core-site.xml
hdfs-site.xml
在hdfs-site.xml加上配置項
dfs.client.use.datanode.hostname
true
同理，如果要訪問hive、hbase需要在加上相關配置項。
當然，您也可以單獨在本地配置hadoop環境，這裡不涉及
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spark 讀取 hdfs 資料分割槽規則
下文以讀取 parquet 檔案 parquet hive table 為例 hive metastore 和 parquet 轉化的方式通過 spark.sql.hive.convertmetastoreparquet 控制，預設為 true。如果設定為 true 會使用 org.apache.s...
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