오프라인 경량급 빅데이터 플랫폼 Spark의 CSV 파일 읽기 실례
1. 필드 저장을 위한 정렬화 클래스 Record
package sk.sql;
import java.io.Serializable;
public class Record implements Serializable {
String area;
String orderid;
String content;
String datetime;
// constructor , getters and setters
public Record(String area, String orderid, String content, String datetime) {
// TODO Auto-generated constructor stub
this.area=area;
this.orderid=orderid;
this.content=content;
this.datetime=datetime;
}
public String getarea(){
return this.area;
}
public void setarea(String area){
this.area=area;
}
public String getorderid(){
return this.orderid;
}
public void setorderid(String orderid){
this.orderid=orderid;
}
public String getcontent(){
return this.content;
}
public void setcontent(String content){
this.content=content;
}
public String getdatetime(){
return this.datetime;
}
public void setdatetime(String datetime){
this.datetime=datetime;
}
}
2, CSV 파일 읽기 및 RDD 코드 생성
package sk.sql;
import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
public class CSVDemo {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("CSVDemo");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<String> data = sc.textFile("/tmp/10all.csv");
//SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<Record> rdd_records = data.map(new Function<String, Record>() {
public Record call(String line) throws Exception {
// Here you can use JSON
// Gson gson = new Gson();
// gson.fromJson(line, Record.class);
String[] fields = line.split(",");
if(fields.length<7 ) return null;
Record sd = new Record(fields[1],fields[2],fields[4],fields[6]);
return sd;
}
});
List<Record> lr=rdd_records.collect();
for(Record rd:lr){
if(rd!=null)
System.out.println(rd.area+"|"+rd.orderid+"|"+rd.content+"|"+rd.datetime);
}
//rdd_records.saveAsTextFile("/tmp/10all.txt");
sc.stop();
}
}
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