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当两个或多个 Spark 作业具有相同的输出目录时，文件的相互删除将是不可避免的。

我正在使用 spark 2.4.4 以附加模式编写数据帧，我想在 spark 的 tmp 目录中添加时间戳以避免这些删除。

例子：

我的 JobSpark 写在hdfs:/outputFile/0/tmp/file1.parquet

用其他数据调用相同的火花作业并写入hdfs:/outputFil/0/tm/file2.parquet

我希望 jobSpark1 写入，hdfs:/outputFile/0/tmp+(timeStamp)/file1.parquet 其他作业写入，hdfs:/outputFile/0/tmp+(timeStamp)/file2.parquet然后将镶木地板移动到 hdfs:/outputFile/

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df
  .write
        .option("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version", "2")
        .partitionBy("XXXXXXXX")
        .mode(SaveMode.Append)
        .format(fileFormat)
        .save(path)

当 Spark 将数据附加到现有数据集时，Spark 使用 FileOutputCommitter 来管理暂存输出文件和最终输出文件。FileOutputCommitter 的行为直接影响写入数据的作业的性能。

FileOutputCommitter 有两个方法，commitTask 和 commitJob。Apache Spark 2.0 及更高版本使用 Apache Hadoop 2，它使用 mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 的值来控制 commitTask 和 commitJob 的工作方式。在 Hadoop 2 中，mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 的默认值为 1。对于这个版本，commitTask 将任务生成的数据从任务临时目录移动到作业临时目录，当所有任务完成后，commitJob 将数据从作业移动到最终目的地的临时目录。

因为驱动在做commitJob的工作，对于云存储来说，这个操作可能需要很长时间。您可能经常认为您的手机正在“挂起”。但是，当mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 的值为2 时，commitTask 将一个task 生成的数据直接移动到最终目的地，commitJob 基本上是一个no-op。

于 2020-03-19T15:00:29.857 回答