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我已经删除了我的两个问题，因为我认为我太大了，我无法清楚地解释它。

所以这次我试图让它变得简单。

所以我有一个复杂的嵌套 xml。我在 spark scala 中解析它，我必须将 xml 中的所有数据保存到文本文件中。

注意：我需要将数据保存到文本文件中，因为稍后我必须将此数据与另一个文本格式的文件连接起来。我也可以使用 json 或 perquet 文件格式加入我的 csv 文件格式吗？如果是，那么我可能不需要将我的 xml 转换为文本文件。

这是我的代码，我试图将 xml 保存到 csv 文件中，但由于 csv 不允许保存数组类型，所以我收到错误。

我正在寻找一些解决方案，我将能够提取数组的所有元素并将其保存到文本文件中。

def main(args: Array[String]) {

    val conf = new SparkConf().setAppName("XML").setMaster("local");
    val sc = new SparkContext(conf); //Creating spark context
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

    val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.xml").option("rowTag", "env:Body").load("C://Users//u6034690//Desktop//SPARK//trfsmallfffile//XML")
    val resDf = df.withColumn("FlatType", explode(df("env:ContentItem"))).select("FlatType.*")

    resDf.repartition(1).write
      .format("csv")//This does not support for array Type
      .option("timestampFormat", "yyyy/MM/dd HH:mm:ss ZZ")
      .option("nullValue", "")
      .option("delimiter", "\t")
      .option("quote", "\u0000")
      .option("header", "true")
      .save("C://Users//u6034690//Desktop//SPARK//trfsmallfffile//XML//output")

    // val resDf = df.withColumn("FlatType", when(df("env:ContentItem").isNotNull, explode(df("env:ContentItem"))))
  }

这在保存之前使我低于输出

+---------+--------------------+
|  _action|            env:Data|
+---------+--------------------+
|   Insert|[fun:FundamentalD...|
|Overwrite|[sr:FinancialSour...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[pe:FinancialPeri...|
|Overwrite|[fl:FinancialLine...|
|Overwrite|[fl:FinancialLine...|
|Overwrite|[fl:FinancialLine...|
|Overwrite|[fl:FinancialLine...|
|Overwrite|[fl:FinancialLine...|
|Overwrite|[fl:FinancialLine...|
|Overwrite|[fl:FinancialLine...|
|Overwrite|[fl:FinancialLine...|
+---------+--------------------+

敌人每个唯一env:Data我都期待可以使用分区完成的唯一文件，但我如何将它保存在文本文件中。

我必须保存数组中的所有元素，我的意思是所有列。

我希望这一次我能把我的问题说清楚。

如果需要，我也可以更新架构。

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1 回答 1

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Spark SQL 具有直接写入 csv 选项。为什么不使用它？

这是语法：

resDf.write.option("your options").csv("output file path")

这应该将您的文件直接保存为 csv 格式。

于 2018-02-06T06:17:35.967 回答