Question

我有以下数据样本：

文件名：sample.txt

| TRANSACTION_ID | ITEM_ID      | AUC_END_DT | BD_ID     | BD_SITE |
+----------------+--------------+------------+-----------+---------+
| 320562466      | 7322548247   | 5/22/2005  | 32148826  | 77      |
| 569643695009   | 190558793670 | 7/31/2011  | 112644812 | 0       |

以下是我正在运行的查询：

select * from table_name where item_id = '$item_id';

我需要将此sample.txt文件转换为序列文件，然后需要为该序列文件创建DataFrame以进行进一步分析。

case class db_col(  transaction_id:Double,
            item_id:Long,    
            auc_end_dt:String,
            bd_id:Long,
            bd_site:Int)

object V_bd {

  def main(args: Array[String]) {

    val item_id_args = args(0)

    val conf = new SparkConf().setAppName("POC_Naren").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val ssc = new SQLContext(sc)

    import ssc.implicits._

    val dw_bid_base_rdd = sc.textFile("C:/Users/Downloads/sqlscript/reference/data/sample.txt")    

    val bd_trans_rdd = dw_bid_base_rdd.map(row => row.split("\\|"))
    val bd_col_rdd = bd_trans_rdd.map(p =>   db_col(p(0).trim.toDouble,p(1),p(2),p(.3).trim.tolong,p(4).trim.toInt))
    val bd_df_rdd = bd_col_rdd.toDF()
    bd_df_rdd.registerTempTable("bd_table")

     val bd_table_query = ssc.sql("select * from table_name where item_id = '$item_id_args';")
     bd_table_query.show()
   }
}

Answer 1

您需要将DataFrame转换为RDD [（K，V）]。实施例

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{Row, DataFrame}

val bd_table_query : DataFrame = ???

val rdd : RDD[(Int,String)] = df.rdd.map {
  case r : Row => (r.getAs[Int](0),r.getAs[String](1)) // I'll let you choose your keys and convert into the right format
}

然后你可以保存RDD：

rdd.saveAsSequenceFile("output.seq")

如何在spark-sql中处理序列文件

1 个答案: