如何使用Scala使用Hadoop客户端在HDFS中附加文本文件?

时间:2015-12-30 11:52:12

标签: scala hadoop append hdfs

我想将文本文件写入HDFS。 必须动态生成将文件写入HDFS的路径。 如果文件路径(包括文件名)是新的,则应创建该文件并将文本写入其中。 如果文件路径(包括文件)已存在,则必须将该字符串附加到现有文件。

我使用了以下代码。文件创建工作正常。但无法将文本附加到现有文件中。

def writeJson(uri: String, Json: JValue, time: Time): Unit = {
    val path = new Path(generateFilePath(Json, time))
    val conf = new Configuration()
    conf.set("fs.defaultFS", uri)
    conf.set("dfs.replication", "1")
    conf.set("dfs.support.append", "true")
    conf.set("dfs.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable","false")

    val Message = compact(render(Json))+"\n"
    try{
      val fileSystem = FileSystem.get(conf)
      if(fileSystem.exists(path).equals(true)){
        println("File exists.")
        val outputStream = fileSystem.append(path)
        val bufferedWriter = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(outputStream))
        bufferedWriter.write(Message.toString)
        bufferedWriter.close()
        println("Appended to file in path : " + path)
      }
      else {
        println("File does not exist.")
        val outputStream = fileSystem.create(path, true)
        val bufferedWriter = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(outputStream))
        bufferedWriter.write(Message.toString)
        bufferedWriter.close()
        println("Created file in path : " + path)
      }
    }catch{
      case e:Exception=>
        e.printStackTrace()
    }
  }

Hadoop版本:2.7.0

每当必须执行追加时,都会生成以下错误:

  

org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException)

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

我可以看到3种可能性:

  1. 可能最简单的方法是使用位于Hadoop集群上的hdfs提供的外部命令,请参阅: https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSCommands.html。甚至WebHDFS REST功能:https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/WebHDFS.html
  2. 如果您不想使用hdfs commnads,则可以使用hadoop-hdfshttp://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hadoop/hadoop-hdfs/2.7.1提供的hdfs API
  3. 使用Spark,如果你想要干净的Scala解决方案,例如http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.htmlhttps://databricks.gitbooks.io/databricks-spark-reference-applications/content/logs_analyzer/chapter3/save_the_rdd_to_files.html