Question

这实际上与我的previous question相同，但使用Avro而不是JSON作为数据格式。

我正在使用Spark数据框，该数据框可以从几个不同的模式版本之一加载数据：

// Version One
{"namespace": "com.example.avro",
 "type": "record",
 "name": "MeObject",
 "fields": [
     {"name": "A", "type": ["null", "int"], "default": null}
 ]
}

// Version Two
{"namespace": "com.example.avro",
 "type": "record",
 "name": "MeObject",
 "fields": [
     {"name": "A", "type": ["null", "int"], "default": null},
     {"name": "B", "type": ["null", "int"], "default": null}
 ]
}

我使用Spark Avro加载数据。

DataFrame df = context.read()
  .format("com.databricks.spark.avro")
  .load("path/to/avro/file");

可以是Version One文件或Version Two文件。但是，我希望能够以相同的方式处理它，将未知值设置为＆＃34; null＆＃34;。我之前的问题中的建议是设置架构，但是我不想重复自己在.avro文件和spark StructType以及朋友中编写架构。如何将avro架构（文本文件或生成的MeObject.getClassSchema()）转换为spark StructType？

Spark Avro有一个SchemaConverters，但它都是私有的，并返回一些奇怪的内部对象。

Answer 1

免责声明：这是一种肮脏的黑客行为。这取决于一些事情：

Python提供lightweight Avro processing library，由于其动态性，它不需要打字的作家
空Avro文件仍然是有效文档
Spark架构可以转换为JSON

以下代码读取Avro架构文件，使用给定架构创建空Avro文件，使用spark-csv读取它并将Spark架构输出为JSON文件。

import argparse
import tempfile

import avro.schema
from avro.datafile import DataFileWriter
from avro.io import DatumWriter

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext

def parse_schema(schema):
    with open(schema) as fr:
        return avro.schema.parse(open(schema).read())

def write_dummy(schema):
    tmp = tempfile.mktemp(suffix='.avro')
    with open(tmp, "w") as fw:
        writer = DataFileWriter(fw, DatumWriter(), schema)
        writer.close()
    return tmp

def write_spark_schema(path, schema):
    with open(path, 'w') as fw:
        fw.write(schema.json())


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Avro schema converter')
    parser.add_argument('--schema')
    parser.add_argument('--output')
    args = parser.parse_args()

    sc = SparkContext('local[1]', 'Avro schema converter')
    sqlContext = SQLContext(sc)

    df = (sqlContext.read.format('com.databricks.spark.avro')
            .load(write_dummy(parse_schema(args.schema))))

    write_spark_schema(args.output, df.schema)
    sc.stop()


if __name__ == '__main__':
    main()

用法：

bin/spark-submit --packages com.databricks:spark-avro_2.10:2.0.1 \ 
   avro_to_spark_schema.py \
   --schema path_to_avro_schema.avsc \
   --output path_to_spark_schema.json

阅读架构：

import scala.io.Source
import org.apache.spark.sql.types.{DataType, StructType}

val json: String = Source.fromFile("schema.json").getLines.toList.head
val schema: StructType = DataType.fromJson(json).asInstanceOf[StructType]

Answer 2

请看看这是否有所帮助，尽管很晚。我正在为现在的工作努力。我使用过Databricks的schemaconverter。我想，你试图用给定的模式读取avro文件。

 val schemaObj = new Schema.Parser().parse(new File(avscfilepath));
 var sparkSchema : StructType = new StructType
 import scala.collection.JavaConversions._     
 for(field <- schemaObj.getFields()){
  sparkSchema = sparkSchema.add(field.name, SchemaConverters.toSqlType(field.schema).dataType)
 }
 sparkSchema

Avro Schema引发StructType

2 个答案: