spark错误：saveAsTextFile（）创建一个不能用bash file命令打开的现有文件

我正在使用spark，做一些教程，假设我们在mycode路径中，并在这里键入“spark shell”。最终目录如下所示：

/mycode
|
|-input.txt
|-output
  |--part-0000
  |--part-0001

然后我输入一些命令，就像上面说的

scala>val inputfile=sc.textFile（“input.txt”）
inputfile:org.apache.spark.rdd.rdd[String]=input.txt MapPartitionsRDD[14]位于文本文件的位置：24
scala>val counts=inputfile.flatMap（line=>line.split（“”）.map（word=>（word，1））.reduceByKey（+389;）
counts:org.apache.spark.rdd.rdd[（String，Int）]=ShuffledRDD[17]位于reduceByKey的位置：26
scala>counts.collect（）.foreach（println）
（对话一）
（一、二）
（仅限第1页）
（同上，第8段）
(,1)
（他们，7）
（爱，1）
（不是，1）
（1人）
（股份有限公司，1）
（或，1）
（注意，1）
（美丽，2）
（步行，1）
（看，1）
scala>counts.saveAsTextFile（“file:///home/hadoop/Mycode/output")

---

奇怪的是，当我尝试cat或文件这部分0000时，没有出现这样的文件或目录错误。如果该文件在主机的二进制版本中不同，则不会出错，因为。我高度怀疑这是由于文件系统的错误操作，或者hadoop或spark的错误配置造成的。有人能帮我吗？谢谢：）

请添加您正在使用的特定cat命令。这应该有效：cat/home/hadoop/Mycode/output/part-0000请添加您正在使用的特定cat命令。这应该有效：cat/home/hadoop/Mycode/output/part-0000

scala> val inputfile = sc.textFile("input.txt")
inputfile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = input.txt MapPartitionsRDD[14] at textFile at <console>:24

scala> val counts = inputfile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_)
counts: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[17] at reduceByKey at <console>:26

scala> counts.collect().foreach(println)
(talk.,1)
(are,2)
(only,1)
(as,8)
(,1)
(they,7)
(love,,1)
(not,1)
(people,1)
(share.,1)
(or,1)
(care,1)
(beautiful,2)
(walk,1)
(look,,1)

scala> counts.saveAsTextFile("file:///home/hadoop/Mycode/output")