本篇来介绍一下通过 Spark 来读取和 HDFS 上的数据，主要包含四方面的内容：将 RDD 写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。

1、启动 Hadoop

首先启动咱们的Hadoop，在hadoop的目录下执行下面的命令：

 rm -rf tmp 
 mkdir  tmp
cd sbin
hadoop namenode -format
start-dfs.sh
start- yarn .sh
  

查看是否启动成功：

2、将RDD写入HDFS

先创建一个SparkSession：

 val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("Spark SQL basic example")
      .enable Hive Support()
      .getOrCreate()

    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")
  

将RDD写入HDFS使用的函数是saveAsTextFile：

 val modelNames = Array("FM","FFM","DEEPFM","NFM","DIN","DIEN")
val modelNamesRdd = spark.sparkContext.parallelize(modelNames,1)
modelNamesRdd.saveAsText File ("hdfs://localhost:9000/user/ root /modelNames")
  

接下来，我们查看一下是否保存成功：

可以看到RDD在HDFS上是分块存储的，由于我们只有一个分区，所以只有part-0000。假设我们存储一个包含两个分区的RDD：

 val modelNames3 = Array("FM","FFM","DEEPFM","NFM","DIN","DIEN")
val modelNames3Rdd = spark.sparkContext.parallelize(modelNames3,2)

modelNames3Rdd.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames3")
  

再次查看，可以看到有part-00000和part-00001:

3、读取HDFS上的文件

读取HDFS上的文件，使用textFile方法：

  val modelNames2 =  spark .sparkContext.textFile("hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames/part-00000")

val modelNames4 = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames3/")
  

读取时是否加最后的part-00000都是可以的，当只想读取某个part，则必须加上。

4、将HDFS上的文件添加到Driver

有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用 java 或者 Scala 的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get方法来实现：

 val files = "hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames/part-00000"
spark.sparkContext.addFile(files)
val path = SparkFiles.get("part-00000")
println(path)
  

打印的路径十分奇怪，没有截取完全：

然后有了path之后，就可以使用scala的I／O进行读取：

 val source = Source.fromFile(path)
val lineIterator = source.getLines
val lines =lineIterator.toArray
println(lines.mkString(","))
  

输出为：

 FM,FFM,DEEPFM,NFM,DIN,DIEN
  

5、判断HDFS上文件路径是否存在

在读取HDFS地址或者将文件传输到Driver上的时候，首先需要判断文件是否存在。单机环境下，代码如下：

 val conf = spark.sparkContext.hadoopConfiguration

val path = new org.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames/part-00000")
val fs = path.getFileSystem(conf) //得hdfs文件系统中的路径信息

val modelNames exists  = fs.exists(path)
val modelNames1Exists = fs.exists(new org.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames1/part-00000"))

println(modelNamesExists)
println(modelNames1Exists)
  

输出结果为：

 true
false
  

而在公司中的大规模集群环境下，通常的代码如下：

 val conf = spark.sparkContext.hadoopConfiguration
val fs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(conf)

val modelNamesExists = fs.exists(new org.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames/part-00000"))
val modelNames1Exists = fs.exists(new org.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames1/part-00000"))

println(modelNamesExists)
println(modelNames1Exists)
  

如果在本地单机环境下仍然使用上面的代码，会报如下的错误：

 Wrong FS: hdfs://localhost:9000/user/root/modelNames/part-00000, expected: file:///
  

所以对比两份代码你可以发现，在本地环境中，我们首先使用getFileSystem获取了hdfs文件系统中的路径信息，从而避免了上面的错误。