Spark作为一个基于内存的大数据计算框架，可以和hadoop生态的资源调度器和分布式文件存储系统无缝融合。Spark可以直接操作存储在HDFS上面的数据：

通过Hadoop方式操作已经存在的文件目录

val path = new

org.apache.hadoop.fs.Path("hdfs://xxx"); val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get( new java.net.URI("hdfs://x", new org.apache.hadoop.conf.Configuration()) ); if(hdfs.exists(path) hdfs.delete(path,false))

   

通过spark自带的hadoopconf方式操作已经存在文件目录　

val hadoopConf = sparkContext.hadoopConfiguration    val hdfs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(hadoopConf) if(hdfs.exists(path)){      //为防止误删，禁止递归删除      hdfs.delete(path,false)    }