Question

我正在尝试将HDFS（在本例中为s3）中的文件读取为火花作为RDD。该文件位于SequenceInputFileFormat。但我无法将文件的内容解码为字符串。我有以下代码：

package com.spark.example.ExampleSpark;

import java.util.List;
import scala.Tuple2;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;


public class RawEventDump 
{
    public static void main( String[] args )
    {

        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("atlas_raw_events").setMaster("local[2]");
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);

        JavaPairRDD<String, Byte> file = jsc.sequenceFile("s3n://key_id:secret_key@<file>", String.class, Byte.class);
        List<String> values = file.map(
            new Function<Tuple2<String, Byte>, String>() {
            public String call(Tuple2 row) {
                return "Value: " + row._2.toString() + "\n";
            }
        }).collect();
        System.out.println(values);
    }
}

但我得到以下输出：

Value: 7b 22 65 76 65 6e ...
, Value: 7b 22 65 76 65 6e 74 22 3a ...
, Value: 7b 22 65 76 65 6...
...

如何在spark中读取文件的内容？

Answer 1

序列文件通常使用Hadoop类型，如TextWritable，BytesWritable，LongWritable等，因此RDD类型应为JavaPairRDD<LongWritable, BytesWritable>

然后要转动字符串，您应该调用org.apache.hadoop.io.Text.decode(row._2.getBytes())

如何在spark中读取HDFS序列文件

1 个答案: