Добавить заголовок перед текстовым файлом при сохранении в Spark

Ответ 1

Вы можете сделать RDD из строки заголовка, а затем union it, yes:

val rdd: RDD[String] = ...
val header: RDD[String] = sc.parallelize(Array("my,header,row"))
header.union(rdd).saveAsTextFile(...)

Затем вы получите кучу part-xxxxx файлов, которые вы объедините.

Проблема в том, что я не думаю, что вам гарантировано, что заголовок будет первым разделом и, следовательно, окажется в part-00000 и в верхней части вашего файла. На практике я уверен, что это будет.

Более надежным было бы использовать команды Hadoop, такие как hdfs, чтобы объединить файлы part-xxxxx, и как часть команды просто введите строку заголовка из файла.

Ответ 2

Некоторая помощь при написании без соединения (Поставляется заголовок во время слияния)

val fileHeader ="This is header"
val fileHeaderStream: InputStream = new  ByteArrayInputStream(fileHeader.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
val output = IOUtils.copyBytes(fileHeaderStream,out,conf,false)

Теперь прокрутите фрагменты файлов, чтобы записать полный файл, используя

val in: DataInputStream = ...<data input stream from file >
 IOUtils.copyBytes(in, output, conf, false)

Это сделало для меня уверенным, что заголовок всегда приходит как первая строка, даже если вы используете "coalasec/repartition" для эффективной записи

Ответ 3

def addHeaderToRdd(sparkCtx: SparkContext, lines: RDD[String], header: String): RDD[String] = {

    val headerRDD = sparkCtx.parallelize(List((-1L, header)))     // We index the header with -1, so that the sort will put it on top.

    val pairRDD = lines.zipWithIndex()

    val pairRDD2 = pairRDD.map(t => (t._2, t._1))

    val allRDD = pairRDD2.union(headerRDD)

    val allSortedRDD = allRDD.sortByKey()

    return allSortedRDD.values
}

Ответ 4

Слегка дифференцированный подход с Spark SQL

Из вопроса: теперь я хочу сохранить этот RDD как файл CSV и добавить заголовок. Каждая строка этого RDD уже отформатирована правильно.

С Spark 2.x у вас есть несколько вариантов конвертировать RDD в DataFrame

val rdd = .... //Assume rdd properly formatted with case class or tuple
val df = spark.createDataFrame(rdd).toDF("col1", "col2", ... "coln")

df.write
  .format("csv")
  .option("header", "true")  //adds header to file
  .save("hdfs://location/to/save/csv")

Теперь мы можем использовать Spark SQL DataFrame для загрузки, преобразования и сохранения CSV файла

Ответ 5

spark.sparkContext.parallelize(Seq(SqlHelper.getARow(temRet.columns, 
temRet.columns.length))).union(temRet.rdd).map(x => 
x.mkString("\x01")).coalesce(1, true).saveAsTextFile(retPath)


object SqlHelper {
//create one row
def getARow(x: Array[String], size: Int): Row = {
var columnArray = new Array[String](size)
for (i <- 0 to (size - 1)) {
  columnArray(i) = x(i).toString()
}
Row.fromSeq(columnArray)
}
}