我有以下问题:假设我有一个包含压缩目录的目录,其中包含多个文件,存储在hdfs上。我想创建一个rdd,它包含一些t类型的对象,即:
context = new JavaSparkContext(conf);
JavaPairRDD<String, String> filesRDD = context.wholeTextFiles(inputDataPath);
JavaPairRDD<String, String> filesRDD = context.wholeTextFiles(inputDataPath);
JavaRDD<T> processingFiles = filesRDD.map(fileNameContent -> {
// The name of the file
String fileName = fileNameContent._1();
// The content of the file
String content = fileNameContent._2();
// Class T has a constructor of taking the filename and the content of each
// processed file (as two strings)
T t = new T(content, fileName);
return t;
});
现在什么时候 inputDataPath
是一个包含文件的目录,它工作得非常好,例如:
String inputDataPath = "hdfs://some_path/*/*/"; // because it contains subfolders
但是,当一个tgz包含多个文件时,文件内容( fileNameContent._2()
)给我一些无用的二进制字符串(很期待)。我发现了一个类似的问题,但情况不同,因为解决方案是,每次压缩只包含一个文件,而在我的情况下,还有许多其他文件,我想作为整个文件单独读取。我还发现了一个关于 wholeTextFiles
,但这在我的情况下不起作用。
你知道怎么做吗?
编辑:
我试着从这里测试阅读器(试着从这里测试阅读器,就像在函数中一样) testTarballWithFolders()
)但每当我打电话
TarballReader tarballReader = new TarballReader(fileName);
我得到了 NullPointerException
:
java.lang.NullPointerException
at java.util.zip.InflaterInputStream.<init>(InflaterInputStream.java:83)
at java.util.zip.GZIPInputStream.<init>(GZIPInputStream.java:77)
at java.util.zip.GZIPInputStream.<init>(GZIPInputStream.java:91)
at utils.TarballReader.<init>(TarballReader.java:61)
at main.SparkMain.lambda$0(SparkMain.java:105)
at main.SparkMain$$Lambda$18/1667100242.call(Unknown Source)
at org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD$$anonfun$toScalaFunction$1.apply(JavaPairRDD.scala:1015)
at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:328)
at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:727)
at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1157)
at scala.collection.generic.Growable$class.$plus$plus$eq(Growable.scala:48)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:103)
at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:47)
at scala.collection.TraversableOnce$class.to(TraversableOnce.scala:273)
at scala.collection.AbstractIterator.to(Iterator.scala:1157)
at scala.collection.TraversableOnce$class.toBuffer(TraversableOnce.scala:265)
at scala.collection.AbstractIterator.toBuffer(Iterator.scala:1157)
at scala.collection.TraversableOnce$class.toArray(TraversableOnce.scala:252)
at scala.collection.AbstractIterator.toArray(Iterator.scala:1157)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1$$anonfun$12.apply(RDD.scala:927)
at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1$$anonfun$12.apply(RDD.scala:927)
at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1858)
at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1858)
at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:66)
at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:89)
at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
第105行 MainSpark
是我在编辑文章的时候在上面显示的,第61行 TarballReader
是
GZIPInputStream gzip = new GZIPInputStream(in);
为输入流提供一个空值 in
在上面一行:
InputStream in = this.getClass().getResourceAsStream(tarball);
我走的路对吗?如果是,我如何继续?为什么要得到这个空值,如何修复它?
2条答案
按热度按时间cwxwcias1#
一种可能的解决方案是使用
binaryFiles
手动提取内容。斯卡拉:
java的完整使用示例:https://bitbucket.org/zero323/spark-multifile-targz-extract/src
Python:
odopli942#
在公认的答案基础上稍加改进就是改变
Option(tar.getNextTarEntry)
到Try(tar.getNextTarEntry).toOption.filter( _ != null)
处理格式错误/截断的.tar.gz
以一种健壮的方式。顺便问一下,缓冲区数组的大小有什么特别的吗?如果它更接近平均文件大小(在我的例子中可能是500k),平均速度会更快吗?或者我看到的经济放缓更可能是
Stream
相对于while
我想那更像是 java 语。