【问题标题】:Spark: Transforming JSON files to correct formatSpark:将 JSON 文件转换为正确的格式
【发布时间】:2018-04-27 16:05:18
【问题描述】:

我有 100+ 百万条记录存储在具有以下 JSON 结构的文件中(实际数据有更多的列、行并且也是嵌套的)

{"id":"2-2-3","key":"value"}{"id":"2-2-3","key":"value"}{"id":"2-2-3","key":"value"}{"id":"2-2-3","key":"value"}{"id":"2-2-3","key":"value"}

sqlContext.read.json 函数无法解析这个,因为记录不是在多行上而是在一个大行上。下面的解决方案解决了这个问题,但却是一个很大的性能杀手。在性能方面,在 Apache Spark 中处理此问题的最佳方法是什么?

val rdd = sc.wholeTextFiles("s3://some-bucket/**/*")
val validJSON = rdd.flatMap(_._2.replace("}{", "}\n{").split("\n"))

val df = sqlContext.read.json(validJSON)

df.count()
df.select("id").show()

【问题讨论】:

  • 输入文件的平均大小是多少?
  • @user9613318 10mb,总共将近一百万个文件。

标签: scala apache-spark bigdata


【解决方案1】:

这是Antot's answer 的即兴演奏,它应该处理嵌套的 JSON

input.toVector
    .foldLeft((false, Vector.empty[Char], Vector.empty[String])) {
      case ((true, charAccum, strAccum), '{') => (false, Vector('{'), strAccum :+ charAccum.mkString);
      case ((_, charAccum, strAccum), '}')    => (true, charAccum :+ '}', strAccum);
      case ((_, charAccum, strAccum), char)   => (false, charAccum :+ char, strAccum)
    }
    ._3

基本上它所做的是将数据拆分为Vector[Char],并使用foldLeft 将输入聚合为子字符串。诀窍是跟踪有关前一个字符的足够信息,以确定{ 是否标志着新对象的开始。

我使用这个输入来测试它(基本上是 OP 的示例输入,其中包含一个嵌套对象):

val input = """{"id":"2-2-3","key":{ "test": "value"}}{"id":"2-2-3","key":"value"}{"id":"2-2-3","key":"value"}{"id":"2-2-3","key":"value"}{"id":"2-2-3","key":"value"}"""

得到了这个结果,看起来不错:

Vector({"id":"2-2-3","key":{ "test": "value"}}, 
       {"id":"2-2-3","key":"value"}, 
       {"id":"2-2-3","key":"value"}, 
       {"id":"2-2-3","key":"value"})

【讨论】:

    【解决方案2】:

    原始方法的问题是调用_._2.replace("}{", "}\n{",它从输入字符串创建另一个巨大的字符串,插入新的行字符,然后再次拆分成一个数组。

    通过最小化中间字符串的创建并尽快检索目标字符串,可以进行改进。为此,我们可以玩一下子字符串:

    val validJson = rdd.flatMap(rawJson => {
    
      // functions extracted to make it more readable.
      def nextObjectStartIndex(fromIndex: Int):Int = rawJson._2.indexOf('{', fromIndex)
      def currObjectEndIndex(fromIndex: Int): Int = rawJson._2.indexOf('}', fromIndex)
      def extractObject(fromIndex: Int, toIndex: Int): String = rawJson._2.substring(fromIndex, toIndex + 1)
    
      // the resulting strings are put in a local buffer
      val buffer = new ListBuffer[String]()
    
      // init the scanning of the input string
      var posStartNextObject = nextObjectStartIndex(0)
    
      // main loop terminates when there are no more '{' chars
      while (posStartNextObject != -1) {
        val posEndObject = currObjectEndIndex(posStartNextObject)
        val extractedObject = extractObject(posStartNextObject, posEndObject)
        posStartNextObject = nextObjectStartIndex(posEndObject)
        buffer += extractedObject
      }
    
      buffer
    })
    

    请注意,这种方法只有在输入 JSON 中的对象没有嵌套时才有效,假设所有花括号将同一级别的对象分开。

    【讨论】:

    • 感谢您提供出色的答案和有趣的解决方案。不幸的是,这个 JSON 是嵌套的,我会更新我的问题。
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