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我有以下簡單的Python代碼:pyspark:找不到本地文件
from __future__ import print_function
import sys
from operator import add
from pyspark import SparkContext
if __name__ == "__main__":
print(len(sys.argv))
if len(sys.argv) < 2:
print("Usage: wordcount <file>", file=sys.stderr)
exit(-1)
sc = SparkContext(appName="PythonWordCount")
lines = sc.textFile(sys.argv[2], 1)
counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')).map(lambda x: (x, 1)).reduceByKey(add)
output = counts.collect()
for (word, count) in output:
print("%s: %i" % (word, count))
sc.stop()
然後我試圖做一個本地羣集上運行:
spark-submit --master spark://rws-lnx-sprk01:7077 /home/edamameQ/wordcount.py wordcount /home/edamameQ/wordTest.txt
的wordTest。 TXT絕對可用:
[email protected]:~$ ls
data jars myJob.txt wordTest.txt wordcount.py
但我不斷收到錯誤:
Driver stacktrace:
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org$apache$spark$scheduler$DAGScheduler$$failJobAndIndependentStages(DAGScheduler.scala:1283)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1271)
at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler$$anonfun$abortStage$1.apply(DAGScheduler.scala:1270)
at scala.collection.mutable.ResizableArray$class.foreach(ResizableArray.scala:59)
:
:
Caused by: java.io.FileNotFoundException: File file:/home/edamameQ/wordTest.txt does not exist
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileStatus(RawLocalFileSystem.java:520)
at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.getFileStatus(FilterFileSystem.java:398)
at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem$ChecksumFSInputChecker.<init>(ChecksumFileSystem.java:137)
at org.apache.hadoop.fs.ChecksumFileSystem.open(ChecksumFileSystem.java:339)
相同的代碼在AWS上處理來自s3位置的輸入文件。有什麼我需要調整以在本地集羣上運行?謝謝!
謝謝!但是,當我在斯卡拉執行Spark工作時,我怎麼會這樣做?我不需要將文件交給所有工作人員?在斯卡拉,我只是把文件放在一個位置,它能正常工作。 scala中的pyspark和spark是否有區別?謝謝! – Edamame
不應該有。你能描述一下你的配置嗎? – zero323
本地火花簇以spark 1.5.1的獨立模式安裝。它有一個主人和五個奴隸。我將所有必需的輸入文本文件放在主節點本地磁盤中。我在scala中有一個spark工作,它讀取本地磁盤中的文件,創建RDD,它是一個更復雜的工作,並且工作正常。現在我正試圖在羣集上測試pyspark,但它找不到該文件。即使我只是把這個文件用在另一個scala工作中,在上面的pyspark工作中找不到它。請讓我知道,如果有任何額外的信息,我應該提供。謝謝! – Edamame