spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件

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http://www.cnblogs.com/029zz010buct/p/4685173.html

spark中saveAsTextFile如何最终生成一个文件

一般而言,saveAsTextFile会按照执行task的多少生成多少个文件,比如part-00000一直到part-0000n,n自然就是task的个数,亦即是最后的stage的分区数。那么有没有办法最后只生成一个文件,而不是成百上千个文件了?答案自然是有办法。

  在RDD上调用   coalesce(1,true).saveAsTextFile(),   意味着做完计算之后将数据汇集到一个分区,然后再执行保存的动作,显然,一个分区,Spark自然只起一个task来执行保存的动作,也就只有一个文件产生了。

又或者,可以调用repartition(1),它其实是coalesce的一个包装,默认第二个参数为true。

  事情最终就这么简单吗?显然不是。你虽然可以这么做,但代价是巨大的。因为Spark面对的是大量的数据,并且是并行执行的,如果强行要求最后只有一个分区,必然导致大量的磁盘IO和网络IO产生,并且最终执行reduce操作的节点的内存也会承受很大考验。Spark程序会很慢,甚至死掉。

  

这往往是初学Spark的一个思维陷阱,需要改变原先那种单线程单节点的思维,对程序的理解要转变多多个节点多个进程中去,需要熟悉多节点集群自然产生多个文件这种模式。

 

 

此外,saveAsTextFile要求保存的目录之前是没有的,否则会报错。所以,最好程序中保存前先判断一下目录是否存在。

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原链接:

http://blog.csdn.net/power0405hf/article/details/50596233

当我运行完一个Spark程序想把结果保存为saveAsTextFile
结果使用Hadoop fs -ls /output  后发现里面有一系列的part,好几千个。
原因:
运行Spark的时候把数据分成了很多份(partition),每个partition都把自己的数据保存成partxxx文件形式。
如果想保存为一份的话,就要:

collect

或者

data.coalesce(1,true).saveAsTextFile()

也或者

data.repartition(1).saveAsTextFile( )       //You can also use repartition(1), which is just a wrapper for coalesce() with the suffle argument set to true.

data.repartition(1).saveAsTextFile( “HDFS://OUTPUT”)


但是如果你的数据很大,难以在单机内存上装下,以上操作可能会造成单机内存不足。

原因在于以上操作都是讲分布在各个机器上的数据汇总到单机,然后再保存到磁盘(HDFS)上。

以上操作将各个机器上的RDD partition 合并到单一主机后再读入磁盘。

以下给出更安全的操作,即采用HDFS磁盘合并操作。

如果已经存了很多个part:
可以把大文件夹getmerge:

把HDFS 上的多个文件 合并成一个  本地文件:

hadoop fs -getmerge /hdfs/output   /local/file.txt

也可以:

hadoop    fs   -cat    /hdfs/output/part-r-* >   /local/file.txt

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