示例 Spark 程序答案

【问题标题】：Sample Spark Program示例 Spark 程序
【发布时间】：2016-06-09 11:12:30
【问题描述】：

您好，我正在学习 Spark 和 Scala，我有一个场景需要编写 Sparkscala 代码

输入文件

Name  attr1 attr2 attr3  
John    Y     N    N  
Smith   N     Y    N

预期输出

John  attr1 Y  
John  attr2 N  
John  attr3 N  
Smith attr1 N  
...  
...

我知道如何在 Map-Reduce 中做到这一点

对于每一行，分别获取名称并遍历 attr 值并将输出作为(Name, attrX Y/N) 发送，但在 scala 和 Spark 中有点混乱，谁能帮助我？

【问题讨论】：

在 Spark 之外，阅读第一行，提取 attrN 的列表，现在使用 Spark，将其设置为广播变量以使其可供工作人员访问。从文件的其余部分制作一个 RDD。 flatMap 在 RDD 上生成给定行的条目。你就完成了。
另外，我认为你的例子是错误的。 "Smith attr2 N" 应该是 "Smith attr1 N" 或 Smith attr2 Y"

标签： scala hadoop apache-spark bigdata

【解决方案1】：

假设你已经知道输入属性的个数，输入属性之间用\t分隔，那么你可以这样做：

在 Java 中

// load data file
JavaRDD<String> file = jsc.textFile(path);

// build header rdd
JavaRDD<String> header = jsc.parallelize(Arrays.asList(file.first()));

// subtract header to have real data
JavaRDD<String> data = file.subtract(header);

// create row rdd
JavaRDD<Row> rowRDD = data.flatMap(new FlatMapFunction<String,Row>(){
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public Iterable<Row> call(String line) throws Exception {
        String[] strs = line.split("\t");
        Row r1 = RowFactory.create(strs[0], "Attr1", strs[1]);
        Row r2 = RowFactory.create(strs[0], "Attr2", strs[2]);
        Row r3 = RowFactory.create(strs[0], "Attr3", strs[3]);
        return Arrays.asList(r1,r2,r3);
    }
});

// schema for df
StructType schema = new StructType().add("Name", DataTypes.StringType)
                                    .add("Attr", DataTypes.StringType)
                                    .add("Value", DataTypes.StringType);

DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema);
df.show();

这是输出：

+-----+-----+-----+
| Name| Attr|Value|
+-----+-----+-----+
|Smith|Attr1|    N|
|Smith|Attr2|    Y|
|Smith|Attr3|    N|
| John|Attr1|    Y|
| John|Attr2|    N|
| John|Attr3|    N|
+-----+-----+-----+

Scala 和 Java 很相似，您可以轻松地将它们翻译成 Scala。

【讨论】：