freeCodeCamp.org
·
如何使用Apache Spark读取和写入深层分区文件
内容提要
本文介绍了如何使用Apache Spark高效导出深层嵌套数据文件，保留分区文件夹。通过input_file_name()、regexp_extract()和partitionBy() API，可以提取并分区保存年份、月份、日期和小时等辅助列。
关键要点
-
使用Apache Spark导出深层嵌套数据文件时，需要保留分区文件夹。
-
在导出过程中，使用input_file_name()、regexp_extract()和partitionBy() API来提取并分区保存年份、月份、日期和小时等辅助列。
-
需要具备Hadoop和Spark的分布式计算基础知识，以及Scala/Java等面向对象编程语言的编程能力。
-
在读取和写入时，recursiveFileLookup和pathGlobFilter选项并不适用，需寻找其他解决方案。
-
通过组合使用input_file_name()和regexp_extract()，可以有效提取文件路径中的时间信息。
-
示例代码展示了如何初始化Spark会话、读取源数据、提取时间信息并按分区写入目标路径。
-
文章总结了如何高效地使用Apache Spark导出深层嵌套数据文件。
延伸问答
如何使用Apache Spark导出深层嵌套数据文件？
使用input_file_name()、regexp_extract()和partitionBy() API，可以提取年份、月份、日期和小时等辅助列，并按分区写入目标路径。
在使用Spark时，如何处理分区文件夹？
在导出时需要保留分区文件夹，并使用partitionBy() API来指定分区列。
使用Apache Spark导出数据时需要哪些前置知识？
需要具备Hadoop和Spark的分布式计算基础知识，以及Scala或Java等面向对象编程语言的编程能力。
在Spark中，recursiveFileLookup和pathGlobFilter选项有什么限制？
这两个选项在读取和写入时并不适用，因此需要寻找其他解决方案。
如何提取文件路径中的时间信息？
可以通过组合使用input_file_name()和regexp_extract()来有效提取文件路径中的时间信息。
示例代码中如何初始化Spark会话？
通过SparkSession.builder创建Spark会话，并调用getOrCreate()方法进行初始化。
