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前言

在跑调度任务时候，有时候子任务需要依赖前置任务的输出，但类似读取 Parquet 或者 Orc 文件时，如果不判断目录是否为空，在输出为空时会报错，所以需要 check 一下，此外Hadoop通常在写入数据时会在目录中生成一个名为_SUCCESS的文件来表示写入操作已成功完成，我们在检测时要排除这个文件

HDFS API 判断

from py4j.java_gateway import java_import
from pyspark.sql import SparkSession# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()# 导入Hadoop FileSystem类
java_import(spark._jvm, 'org.apache.hadoop.fs.Path')
java_import(spark._jvm, 'org.apache.hadoop.fs.FileSystem')# 定义要检查的路径
FEATURE_OUTPUT_PATH = "your_path_here"# 获取Hadoop Configuration
hadoop_conf = spark._jsc.hadoopConfiguration()# 获取FileSystem对象
fs = spark._jvm.FileSystem.get(hadoop_conf)# 检查路径是否存在
path = spark._jvm.Path(FEATURE_OUTPUT_PATH)if fs.exists(path):# 获取目录下所有的文件和子目录status_list = fs.listStatus(path)non_success_files = [file_status.getPath().getName() for file_status in status_list iffile_status.getPath().getName() != "_SUCCESS"]# 检查除_SUCCESS文件外是否还有其他文件if non_success_files:# 读取Parquet文件table = spark.read.format('parquet').option('header', 'true').load(FEATURE_OUTPUT_PATH)else:print("The directory is empty or only contains a _SUCCESS file.")
else:print("The path does not exist.")

本地 Shell 判断

注意这段脚本能使用的前提是，执行的机器上已经安装和配置了 HDFS 的 shell 命令

import subprocessout=subprocess.check_output("hadoop fs -ls /tmp/file.txt",shell=True)out=out.strip()out=out.split("\n")for l in out:if l.endswith(".txt"):print "file exit"else:print "file not exit"