将每个文件激发到数据集行答案

【问题标题】：Spark each file to a dataset row将每个文件激发到数据集行
【发布时间】：2017-01-27 16:04:28
【问题描述】：

我在一个目录中有很多文件，每个文件都包含多行的文本。目前，我使用以下代码将所有这些文件读取到 spark 数据集 (>2.0)

   val ddf = spark.read.text("file:///input/*")

但是，这会创建一个数据集，其中每一行都是一行，而不是一个文件。我想在数据集中的每行都有每个文件（作为字符串）。

如何在不遍历每个文件并将其作为RDD 单独读取的情况下实现此目的？

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

在SparkContext 上使用wholeTextFiles()

val rdd: RDD[(String, String)] = spark.sparkContext
                                      .wholeTextFiles("file/path/to/read/as/rdd")

SparkContext.wholeTextFiles 让您可以读取包含多个小文本文件，并以 (filename, 内容）对。这与 textFile 形成对比，后者将返回每个文件每行一条记录。

【讨论】：

漂亮的答案，我一直在寻找。

【解决方案2】：

@mrsrinivas 的答案的替代方法是按input_file_name 分组。给定结构：

evan@vbox>~/junk/so> find .        
.
./d2
./d2/t.txt
./d1
./d1/t.txt
 evan@vbox>~/junk/so> cat  */*.txt
d1_1
d1_2
d2_1
d2_2

我们可以像这样根据输入文件收集列表：

scala> val ddf = spark.read.textFile("file:///home/evan/junk/so/*").
     | select($"value", input_file_name as "fName")
ddf: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string, fName: string]

scala> ddf.show(false)
+-----+----------------------------------+
|value|fName                             |
+-----+----------------------------------+
|d2_1 |file:///home/evan/junk/so/d2/t.txt|
|d2_2 |file:///home/evan/junk/so/d2/t.txt|
|d1_1 |file:///home/evan/junk/so/d1/t.txt|
|d1_2 |file:///home/evan/junk/so/d1/t.txt|
+-----+----------------------------------+

scala> ddf.groupBy("fName").agg(collect_list($"value") as "value").
     | drop("fName").show
+------------+
|       value|
+------------+
|[d1_1, d1_2]|
|[d2_1, d2_2]|
+------------+

【讨论】：

在groupBy 中使用input_file_name 的好方法，不知道那个功能:)。不过，@mrsrinivas 的答案还是有点干净。
当然，我的答案一直是DataFrame，但在这种情况下使用RDD会更好
没错，但总是有 toDF 函数。