Question

我正在尝试读取一个Schema文件（这是一个文本文件）并将其应用到我的CSV文件而没有标题。由于我已有模式文件，因此我不想使用InferSchema选项，这是一种开销。

我的输入架构文件如下所示，

"num IntegerType","letter StringType"

我正在尝试以下代码来创建模式文件，

val schema_file = spark.read.textFile("D:\\Users\\Documents\\schemaFile.txt")
val struct_type = schema_file.flatMap(x => x.split(",")).map(b => (b.split(" ")(0).stripPrefix("\"").asInstanceOf[String],b.split(" ")(1).stripSuffix("\"").asInstanceOf[org.apache.spark.sql.types.DataType])).foreach(x=>println(x))

我收到如下错误

Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException: No Encoder found for org.apache.spark.sql.types.DataType

- 字段（类：＆＃34; org.apache.spark.sql.types.DataType＆＃34;，名称：＆＃34; _2＆＃34;） - root class：＆＃34; scala.Tuple2＆＃34;

并尝试将此作为模式文件使用，如下所示使用spark.read.csv并将其写为ORC文件

  val df=spark.read
      .format("org.apache.spark.csv")
      .option("header", false)
      .option("inferSchema", true)
      .option("samplingRatio",0.01)
      .option("nullValue", "NULL")
      .option("delimiter","|")
      .schema(schema_file)
      .csv("D:\\Users\\sampleFile.txt")
      .toDF().write.format("orc").save("D:\\Users\\ORC")

需要帮助将文本文件转换为模式文件，并将输入的CSV文件转换为ORC。

Answer 1

要从text文件创建架构，请创建一个函数match type并将DataType作为

返回

def getType(raw: String): DataType = {
  raw match {
    case "ByteType" => ByteType
    case "ShortType" => ShortType
    case "IntegerType" => IntegerType
    case "LongType" => LongType
    case "FloatType" => FloatType
    case "DoubleType" => DoubleType
    case "BooleanType" => BooleanType
    case "TimestampType" => TimestampType
    case _ => StringType
  }
}

现在通过将模式文件读为

来创建模式

val schema = Source.fromFile("schema.txt").getLines().toList
  .flatMap(_.split(",")).map(_.replaceAll("\"", "").split(" "))
  .map(x => StructField(x(0), getType(x(1)), true))

现在将csv文件读为

spark.read
  .option("samplingRatio", "0.01")
  .option("delimiter", "|")
  .option("nullValue", "NULL")
  .schema(StructType(schema))
  .csv("data.csv")

希望这有帮助！

Answer 2

像这样的事情由于使用了配置单元metastore而更加健壮：

    import org.apache.hadoop.hive.metastore.api.FieldSchema
    def sparkToHiveSchema(schema: StructType): List[FieldSchema] ={
        schema.map(field => new FieldSchema(field.name,field.dataType.catalogString,field.getComment.getOrElse(""))).toList
    }
``

Answer 3

您可以这样指定模式：

import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType,IntegerType};

例如：

val schema = new StructType(
Array(
   StructField("Age",IntegerType,true),
  StructField("Name",StringType,true),
  )
)

val data = spark.read.option("header", "false").schema(schema).csv("filename.csv")
data.show()

这将直接在数据框中创建

Answer 4

您可以使用以下格式创建名为schema.json的JSON文件

{
  "fields": [
    {
      "metadata": {},
      "name": "first_fields",
      "nullable": true,
      "type": "string"
    },
    {
      "metadata": {},
      "name": "double_field",
      "nullable": true,
      "type": "double"
    }
  ],
  "type": "struct"
}

通过读取此文件创建结构模式

rdd = spark.sparkContext.wholeTextFiles("s3://<bucket>/schema.json")
text = rdd.collect()[0][1]
dict = json.loads(str(text))
custom_schema = StructType.fromJson(dict)

之后，您可以使用struct作为架构来读取csv文件

val df=spark.read
      .format("org.apache.spark.csv")
      .option("header", false)
      .option("inferSchema", true)
      .option("samplingRatio",0.01)
      .option("nullValue", "NULL")
      .option("delimiter","|")
      .schema(custom_schema)
      .csv("D:\\Users\\sampleFile.txt")
      .toDF().write.format("orc").save("D:\\Users\\ORC")

如何在Spark中创建Schema文件

4 个答案: