Scala Spark – 写入128 MB大小的Parquet文件

在本文中，我们将介绍如何使用Scala Spark将数据写入大小为128 MB的Parquet文件。我们将讨论如何使用Spark的ParquetWriter来设置文件大小，并提供示例代码来说明整个过程。

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Parquet格式简介

Parquet是一种列式存储格式，它在大数据处理中被广泛使用。它具有压缩性能好、查询效率高、适用于海量数据存储等优点。Spark支持使用Parquet格式进行数据读写。

创建SparkSession

要使用Scala Spark进行Parquet文件的写入，首先需要创建一个SparkSession对象。SparkSession是一个编程入口，它包含了Spark的核心功能。

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Parquet Writer")
  .master("local")
  .getOrCreate()

在上述代码中，我们创建了一个名为”Parquet Writer”的Spark应用，并指定了本地模式作为运行环境。

生成测试数据

在开始写入Parquet文件之前，我们需要生成一些测试数据。以下是一个示例代码，用于创建一个包含10万行数据的DataFrame。

import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row

val schema = StructType(Seq(
  StructField("id", IntegerType, nullable = false),
  StructField("name", StringType, nullable = false)
))

val data = spark.sparkContext.parallelize((1 to 100000).map(i => Row(i, s"Name $i")))
val dataframe = spark.createDataFrame(data, schema)

上述代码中，我们定义了一个包含”id”和”name”两列的结构化数据类型schema，然后使用并行化的方式生成了包含10万行数据的DataFrame。

写入Parquet文件

接下来，我们将使用Spark的ParquetWriter将DataFrame写入Parquet文件。为了控制文件大小为128 MB，我们可以设置ParquetWriter的参数。

dataframe.write
  .option("parquet.block.size", "134217728")
  .parquet("output.parquet")

在上述代码中，我们通过option方法将parquet.block.size参数设置为128 MB的字节数。这样一来，Spark将尝试将数据写入大小为128 MB的Parquet文件中。

校验文件大小

若要验证生成的Parquet文件的大小是否满足要求，我们可以查看文件的字节数，并将其转换为MB来进行比较。

import java.io.File

val file = new File("output.parquet")
val fileSize = file.length()
val fileSizeMB = fileSize / 1024 / 1024

println(s"File Size: $fileSizeMB MB")

上述代码中，我们使用File类获得了Parquet文件的字节数，并将其转换为MB。通过打印输出，我们可以了解文件的实际大小。

完整示例代码

下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用Scala Spark将数据写入大小为128 MB的Parquet文件。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row
import java.io.File

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Parquet Writer")
  .master("local")
  .getOrCreate()

val schema = StructType(Seq(
  StructField("id", IntegerType, nullable = false),
  StructField("name", StringType, nullable = false)
))

val data = spark.sparkContext.parallelize((1 to 100000).map(i => Row(i, s"Name  $i"))) val dataframe = spark.createDataFrame(data, schema) dataframe.write .option("parquet.block.size", "134217728") .parquet("output.parquet") val file = new File("output.parquet") val fileSize = file.length() val fileSizeMB = fileSize / 1024 / 1024 println(s"File Size:$ fileSizeMB MB")

spark.stop()