Spark写入HDFS数据SUCCESS文件
- 1、_SUCCESS的控制
- 2、_SUCCESS的实现
1、_SUCCESS的控制
与Hive不同，MapReduce和Spark在执行写入HDFS数据任务时，数据输出目录一般都会有一个名为_SUCCESS的空文件，该文件仅用来表示任务执行成功
但有些时候，在读取HDFS中的数据时，有_SUCCESS文件会使任务报错。此时，可以在 Spark代码中加以限制，不生成_SUCCESS文件即可
在Spark的Driver端配置如下参数：
sc.hadoopConfiguration.set("mapreduce.fileoutputcommitter.marksuccessfuljobs", "false")
或在SparkSQL中配置如下参数：
set mapreduce.fileoutputcommitter.marksuccessfuljobs=false;
2、_SUCCESS的实现
在Hadoop的源码中，有一个抽象类OutputCommitter专门负责Job的生命周期管理，Hadoop默认使用org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputCommitter作为具体的实现，在FileOutputCommitter的实现中，Hadoop会根据参数mapreduce.fileoutputcommitter.marksuccessfuljobs的值来判断是否要生成_SUCCESS文件。因为该参数的默认值为true，所以我们平常跑的任务基本都会输出_SUCCESS标志文件
Spark则复用了这个OutputCommitter机制，Spark任务在运行时会从配置中获取指定的实现类，如果没有指定，Spark默认会使用org.apache.hadoop.mapred.FileOutputCommitter作为实现
相反，Hive则自己实现了一个NullOutputCommitter来作为OutputCommitter的实现类，空实现其中的所有方法，即什么也不做，因此也就无法生成_SUCCESS文件
相关描述参考：https://stackoverflow.com/questions/13082606/getting-success-file-for-hive-script
更多源码细节参考文末参考文章
参考文章：
https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/94468945
https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/92001346
