Создание нескольких строк из одной строки файла с использованием Spark на Java

|        ROW|
-------------
001XXXXXXXXXX

002YYYYYYYYYY

003ZZZZZZZZZZ

004AAAAAAAAAA

Ответ

Для решения задачи преобразования одной строки в несколько строк в Apache Spark с использованием Java, можно использовать подход с помощью RDD или DataFrame. В данном примере, мы будем использовать DataFrame и функцию flatMap для разбивки строки на несколько строк на основе заданной длины.

Шаги для выполнения задачи:

1. Импорт необходимых библиотек.
2. Создание SparkSession.
3. Чтение текстового файла.
4. Использование flatMap для разбивки строки.
5. Создание нового DataFrame.
6. Запись результатов в файл (по желанию).

Пример кода:

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

public class StringToRows {
    public static void main(String[] args) {
        // Создание SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("String to Rows Example")
                .master("local[*]")
                .getOrCreate();

        // Чтение текстового файла в DataFrame
        // Предполагаем, что файл находится в текущем каталоге
        Dataset<Row> df = spark.read().text("data.txt");

        // Длина строк для разбивки
        final int length = 13;

        // Преобразование строки в несколько строк
        Dataset<String> result = df.flatMap(new FlatMapFunction<Row, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(Row row) {
                String line = row.getString(0);
                // Разбиваем строку на 13-символьные блока
                return Arrays.asList(line.split("(?<=\\G.{13})")).iterator();
            }
        }, Encoders.STRING());

        // Преобразуем в DataFrame для отображения результата
        Dataset<Row> finalDf = result.selectExpr("value as ROW");

        // Показать результат
        finalDf.show(false);

        // Закрытие SparkSession
        spark.stop();
    }
}

Объяснение кода:

1. Импортируем необходимые классы: Мы используем SparkSession для работы с DataFrame и FlatMapFunction для преобразования строк.
2. Создаем SparkSession: Это точка входа в Spark.
3. Чтение текстового файла: Загружаем текстовый файл в DataFrame. Убедитесь, что у вас есть файл data.txt в текущем каталоге с указанным вами содержимым.
4. Использование flatMap: Выполняем преобразование, где call разбивает строку на подстроки длиной 13 символов с помощью регулярного выражения (?<=\\G.{13}), которое делит строку на каждые 13 символов.
5. Создание нового DataFrame: Результаты преобразования помещаются в новый DataFrame с именем столбца "ROW".
6. Отображение результата: Используйте метод show, чтобы увидеть результат в консоли.
7. Закрытие SparkSession: Освобождаем ресурсы.

Заключение:

Этот метод позволяет эффективно разбивать одну строку, содержащую данные большого объема, на множество строк в DataFrame, используя возможности Spark для работы с большими данными. Это более оптимальный способ, чем создание списка объектов и последующее преобразование в DataFrame.