spark 保存文件到hdfs,自己指定文件名称

 

spark 输出文件的默认文件名 ：

part-000xxx
part-000xxx

比如：

代码：

import org.apache.spark._
import org.apache.hadoop.mapred.lib.MultipleTextOutputFormat

/** 第一步：
  *   自定义类继承MultipleTextOutputFormat
  *   重写generateFileNameForKeyValue方法
  *   指定文件名生成规则，
  *   这里测试以RDD的key命名生成csv文件
  */
class MyTextOutputFormat extends MultipleTextOutputFormat[Any, Any] {
  override def generateFileNameForKeyValue(key: Any, value: Any, name: String): String = {
    /**我文件命名规则*/
    key.asInstanceOf[String] + ".csv"
  }
}

/**
  * 测试命名规则
  */
object MyOutPutHdfsFileName {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SplitTest").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    /** 第二步：造数据*/
    val rdd = sc.parallelize(List(
      ("id", "salemoney", "saleQty", "time"),
      ("1011", "450", "3", "2020-01-13 00:00:05"),
      ("1012","496", "20","2020-01-13 10:20:15"),
      ("1013","498", "8","2020-01-13 10:20:15"),
      ("1014","400", "9","2020-01-13 10:20:15")))
    /** 第三步：指定RDD可以的构成,同时value拼成csv默认的逗号隔开*/
      rdd.map(r => ("liucf-file-name-test",","+r._1+","+r._2+","+r._3+","+r._4))
      .partitionBy(new HashPartitioner(1))
        /** 第四步：调用saveAsHadoopFile方法指定输出目录，和输出格式使用自己的MyTextOutputFormat类*/
      .saveAsHadoopFile("/data/lucf", classOf[String], classOf[String], classOf[MyTextOutputFormat])
    sc.stop()
  }
}

测试结果：