我用textFile
阅读了一些文档,并对单个单词做了flatMap
,为每个单词添加了一些额外的信息:
val col = sc.textFile(args.getOrElse("input","documents/*"))
.flatMap(_.split("\\s+").filter(_.nonEmpty))
val mapped = col.map(t => t + ": " + extraInformation())
我目前正在轻松地将其保存为文本
mapped.saveAsTextFile(args.getOrElse("output", "results"))
但是我不知道如何将地图保存到BigQuery架构。我见过的所有示例都从BigQuery创建了初始Scollection,然后将其保存到另一个表中,因此初始集合是[TableRow]
而不是[String]
。
这里正确的方法是什么?我应该研究如何将我的数据转换为Big Query接受的一种收集方式吗?还是我应该尝试进一步研究如何将这些纯文本直接放入表格中?
答案 0 :(得分:3)
我建议在案例类上使用@BigQueryType.toTable
批注,例如:
import com.spotify.scio.bigquery._
object MyScioJob {
@BigQueryType.toTable
case class WordAnnotated(word: String, extraInformation: String)
def main(args: Array[String]): Unit = {
// ...job setup logic
sc.textFile(args.getOrElse("input","documents/*"))
.flatMap(_.split("\\s+").filter(_.nonEmpty))
.map(t => WordAnnotated(t, extraInformation())
.saveAsTypedBigQuery("myProject:myDataset.myTable")
}
}
有关Scio wiki的更多信息。
答案 1 :(得分:0)
要写入BigQuery,您需要定义一个TableSchema:
public static final TableSchema BQ_TABLE_SCHEMA = new TableSchema();
public static final List<TableFieldSchema> BQ_FIELDS;
static {
TableFieldSchema string_field = new TableFieldSchema()
.setName("string_field")
.setType(FieldType.STRING.toString())
.setMode(FieldMode.NULLABLE.toString());
BQ_FIELDS = Lists.newArrayList(
string_field
);
BQ_TABLE_SCHEMA.setFields(BQ_FIELDS);
}
然后您需要将String转换为TableRow对象:
.apply("ConvertToTableRow", ParDo.of(new DoFn<String, TableRow>() {
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
c.output(new TableRow().set("string_field", c.element()));
}
}))
.apply("InsertTableRowsToBigQuery",
BigQueryIO.writeTableRows().to("project_id:dataset_name.table_name")
.withSchema(BQ_TABLE_SCHEMA)
.withCreateDisposition(BigQueryIO.Write.CreateDisposition.CREATE_IF_NEEDED)
.withWriteDisposition(BigQueryIO.Write.WriteDisposition.WRITE_APPEND))
.getFailedInserts();
您也可以看一下Java中的此示例,它与Scio中需要完成的操作非常相似:https://github.com/apache/beam/blob/master/examples/java/src/main/java/org/apache/beam/examples/complete/StreamingWordExtract.java#L78