scala - 如何使用 Avro 文件上的架构在 Spark 中加载 Avros？

Question

我正在从 Cloudera parcel 运行 CDH 4.4 和 Spark 0.9.0。

我有一堆通过 Pig 的 AvroStorage UDF 创建的 Avro 文件。我想使用通用记录或 Avro 文件上的模式将这些文件加载​​到 Spark 中。到目前为止，我已经试过了:

import org.apache.avro.mapred.AvroKey
import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyInputFormat
import org.apache.hadoop.io.NullWritable
import org.apache.commons.lang.StringEscapeUtils.escapeCsv

import org.apache.hadoop.fs.Path
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import java.net.URI
import java.io.BufferedInputStream
import java.io.File
import org.apache.avro.generic.{GenericDatumReader, GenericRecord}
import org.apache.avro.specific.SpecificDatumReader
import org.apache.avro.file.DataFileStream
import org.apache.avro.io.DatumReader
import org.apache.avro.file.DataFileReader
import org.apache.avro.mapred.FsInput

val input = "hdfs://hivecluster2/securityx/web_proxy_mef/2014/05/29/22/part-m-00016.avro"
val inURI = new URI(input)
val inPath = new Path(inURI)

val fsInput = new FsInput(inPath, sc.hadoopConfiguration)
val reader =  new GenericDatumReader[GenericRecord]
val dataFileReader = DataFileReader.openReader(fsInput, reader)
val schemaString = dataFileReader.getSchema

val buf = scala.collection.mutable.ListBuffer.empty[GenericRecord]
while(dataFileReader.hasNext)  {
  buf += dataFileReader.next
}
sc.parallelize(buf)

这适用于一个文件，但无法扩展 - 我将所有数据加载到本地 RAM，然后从那里将其分布到 spark 节点。

Answer 1

回答我自己的问题:

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._

import org.apache.avro.generic.GenericRecord
import org.apache.avro.mapred.AvroKey
import org.apache.avro.mapred.AvroInputFormat
import org.apache.avro.mapreduce.AvroKeyInputFormat
import org.apache.hadoop.io.NullWritable
import org.apache.commons.lang.StringEscapeUtils.escapeCsv

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem
import org.apache.hadoop.fs.Path
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import java.io.BufferedInputStream
import org.apache.avro.file.DataFileStream
import org.apache.avro.io.DatumReader
import org.apache.avro.file.DataFileReader
import org.apache.avro.file.DataFileReader
import org.apache.avro.generic.{GenericDatumReader, GenericRecord}
import org.apache.avro.mapred.FsInput
import org.apache.avro.Schema
import org.apache.avro.Schema.Parser
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf
import java.io.File
import java.net.URI

// spark-shell -usejavacp -classpath "*.jar"

val input = "hdfs://hivecluster2/securityx/web_proxy_mef/2014/05/29/22/part-m-00016.avro"

val jobConf= new JobConf(sc.hadoopConfiguration)
val rdd = sc.hadoopFile(
  input,
  classOf[org.apache.avro.mapred.AvroInputFormat[GenericRecord]],
  classOf[org.apache.avro.mapred.AvroWrapper[GenericRecord]],
  classOf[org.apache.hadoop.io.NullWritable],
  10)
val f1 = rdd.first
val a = f1._1.datum
a.get("rawLog") // Access avro fields