Spark从外部读取数据之textFile

textFile函数

/**
   * Read a text file from HDFS, a local file system (available on all nodes), or any
   * Hadoop-supported file system URI, and return it as an RDD of Strings.
   */
  def textFile(
      path: String,
      minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] = withScope {
    assertNotStopped()
    hadoopFile(path, classOf[TextInputFormat], classOf[LongWritable], classOf[Text],
      minPartitions).map(pair => pair._2.toString).setName(path)
  }

分析参数：

path: String 是一个URI，這个URI能够是HDFS、本地文件（所有的节点均可以），或者其余Hadoop支持的文件系统URI返回的是一个字符串类型的RDD，也就是是RDD的内部形式是Iterator[(String)]

minPartitions=  math.min(defaultParallelism, 2) 是指定数据的分区，若是不指定分区，当你的核数大于2的时候，不指定分区数那么就是 2

当你的数据大于128M时候，Spark是为每个快（block）建立一个分片（Hadoop-2.X以后为128m一个block）

一、从当前目录读取一个文件

val path = "Current.txt"  //Current fold file
val rdd1 = sc.textFile(path,2)

从当前目录读取一个Current.txt的文件

二、从当前目录读取多个文件

val path = "Current1.txt，Current2.txt，"  //Current fold file
val rdd1 = sc.textFile(path,2)

从当前读取两个文件，分别是Cuttent1.txt和Current2.txt

三、从本地系统读取一个文件

val path = "file:///usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/README.md"  //local file
val rdd1 = sc.textFile(path,2)

从本地系统读取一个文件，名字是README.md

四、从本地系统读取整个文件夹

val path = "file:///usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/licenses/"  //local file
val rdd1 = sc.textFile(path,2)

从本地系统中读取licenses这个文件夹下的全部文件

這里特别注意的是，好比這个文件夹下有35个文件，上面分区数设置是2，那么整个RDD的分区数是35*2？

這是错误的，這个RDD的分区数无论你的partition数设置为多少时，只要license這个文件夹下的這个文件a.txt

(好比有a.txt)没有超过128m，那么a.txt就只有一个partition。那么就是说只要这35个文件其中没有一个超过

128m，那么分区数就是 35个

五、从本地系统读取多个文件

val path = "file:///usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/licenses/LICENSE-scala.txt,file:///usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/licenses/LICENSE-spire.txt"  //local file
val rdd1 = sc.textFile(path,2)

从本地系统中读取file:///usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/licenses/下的LICENSE-spire.txt和

LICENSE-scala.txt两个文件。上面分区设置是2，那个RDD的整个分区数是2*2

六、从本地系统读取多个文件夹下的文件（把以下文件所有读取进来）

val path = "/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/data/*/*"  //local file
val rdd1 = sc.textFile(path,2)

采用通配符的形式来代替文件，来对数据文件夹进行总体读取。可是后面设置的分区数2也是能够去除的。由于一个文件没有达到128m，因此上面的一个文件一个partition，一共是20个。

七、采用通配符，来读取多个文件名相似的文件

好比读取以下文件的people1.txt和people2.txt,但google.txt不读取

for (i <- 1 to 2){
      val rdd1 = sc.textFile(s"/root/application/temp/people$i*",2)
    }

八、采用通配符读取相同后缀的文件

val path = "/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/data/*/*.txt"  //local file
val rdd1 = sc.textFile(path,2)

九、从HDFS读取一个文件

val path = "hdfs://master:9000/examples/examples/src/main/resources/people.txt"
val rdd1 = sc.textFile(path,2)

从HDFS中读取文件的形式和本地上同样，只是前面的路径要代表是HDFS中的