Scala Spark: 无压缩保存 saveAsTextFile

在本文中，我们将介绍如何在Scala的Spark框架中使用saveAsTextFile方法来保存文本文件，同时不使用压缩算法。

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Spark简介

Apache Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎，它支持高级分析、机器学习和图处理等多种任务。Spark提供了丰富的API，其中包括了用于数据读取、处理和保存的方法。

saveAsTextFile方法

在Spark中，可以使用saveAsTextFile方法将RDD或Dataset保存为文本文件。此方法可以将数据保存为单个文本文件，也可以拆分为多个分区保存。默认情况下，Spark会对保存的文件使用Gzip压缩算法进行压缩，以减小文件大小。

以下是saveAsTextFile方法的语法：

def saveAsTextFile(path:String): Unit

其中，path是保存文件的路径，可以是本地文件系统路径，也可以是分布式文件系统的路径。

保存为无压缩文本文件

要保存为无压缩的文本文件，我们需要在调用saveAsTextFile方法之前设置SparkContext的配置属性。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SaveAsTextFileExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SaveAsTextFileExample").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 设置不使用压缩
    sc.hadoopConfiguration.set("spark.hadoop.mapred.output.compress", "false")

    // 创建RDD
    val data = sc.parallelize(Seq("Hello", "World", "Scala", "Spark"))

    // 保存为文本文件
    data.saveAsTextFile("output")

    // 停止SparkContext
    sc.stop()
  }
}

在上述示例中，首先创建了一个SparkContext对象，并设置了Spark应用程序的名称和master节点。然后，通过sc.hadoopConfiguration.set方法设置了不使用压缩。接下来，创建了一个包含一些字符串的RDD。最后，通过调用saveAsTextFile方法将RDD保存为名为”output”的本地文件夹。

验证保存结果

我们可以使用cat命令来查看保存的文件内容。在命令行中执行以下命令：

cat output/*

输出结果如下：

Hello
World
Scala
Spark

可以看到，保存的文本文件中包含了RDD中的字符串元素。

压缩配置

除了上述的全局设置外，还可以通过配置文件或SparkConf对象中的属性来设置压缩方式。

在配置文件中，可以通过以下属性来设置压缩方式：

spark.hadoop.mapred.output.compress=false

在SparkConf对象中，可以使用如下方法设置压缩方式：

val conf = new SparkConf()
conf.set("spark.hadoop.mapred.output.compress", "false")

无论使用哪种方式，都需要在调用saveAsTextFile方法之前进行设置。

总结

本文介绍了如何在Scala的Spark框架中使用saveAsTextFile方法来保存无压缩的文本文件。我们通过设置SparkContext的配置属性来控制文件是否压缩，并提供了示例代码和保存结果的验证方法。

通过掌握saveAsTextFile方法和压缩配置，您可以根据需要选择是否压缩保存文件，从而灵活地处理大规模数据。