Spark中加载本地（或者hdfs）文件以及SparkContext实例的textFile使用

广告部分（首先宣传一下本人的微信公众号，可直接跳过本部分阅读正文）：

首席安全官Plus是一个围绕“大数据、云计算和人工智能”高技术领域，发布相关网络安全前沿技术和产业趋势的平台，努力打造“有特色、高水平、国际化”的网络安全思想高地。如投稿，请发送到：[email protected]。

                                                                                                  

 

 

Spark默认是从hdfs读取文件，也可以指定sc.textFile("路径")中的路径，在路径前面加上hdfs://表示从hdfs文件系统上读；
本地文件读取 sc.textFile("路径").在路径前面加上file:// 表示从本地文件系统读，如file:///home/user/spark/README.md。
‍

网上很多例子，包括官网的例子，都是用textFile来加载一个文件创建RDD，类似sc.textFile("hdfs://n1:8020/user/hdfs/input")

textFile的参数是一个path,这个path可以是：

1. 一个文件路径，这时候只装载指定的文件

2. 一个目录路径，这时候只装载指定目录下面的所有文件（不包括子目录下面的文件）

3. 通过通配符的形式加载多个文件或者加载多个目录下面的所有文件

第三点是一个使用小技巧，现在假设我的数据结构为先按天分区，再按小时分区的，在hdfs上的目录结构类似于：

/user/hdfs/input/dt=20130728/hr=00/

/user/hdfs/input/dt=20130728/hr=01/

...

/user/hdfs/input/dt=20130728/hr=23/

具体的数据都在hr等于某个时间的目录下面，现在我们要分析20130728这一天的数据，我们就必须把这个目录下面的所有hr=*的子目录下面的数据全部装载进RDD，于是我们可以这样写：sc.textFile("hdfs://n1:8020/user/hdfs/input/dt=20130728/hr=*/"),注意到hr=*,是一个模糊匹配的方式。