PySpark：使用 newAPIHadoopFile 从多行记录文本文件中读取、映射和减少

Question

我正在尝试解决一个类似于的问题。我的原始数据是一个文本文件，其中包含多个传感器的值（观测值）。每个观察都带有时间戳，但传感器名称只给出一次，而不是在每一行中给出。但是一个文件中有多个传感器。

Time    MHist::852-YF-007   
2016-05-10 00:00:00 0
2016-05-09 23:59:00 0
2016-05-09 23:58:00 0
2016-05-09 23:57:00 0
2016-05-09 23:56:00 0
2016-05-09 23:55:00 0
2016-05-09 23:54:00 0
2016-05-09 23:53:00 0
2016-05-09 23:52:00 0
2016-05-09 23:51:00 0
2016-05-09 23:50:00 0
2016-05-09 23:49:00 0
2016-05-09 23:48:00 0
2016-05-09 23:47:00 0
2016-05-09 23:46:00 0
2016-05-09 23:45:00 0
2016-05-09 23:44:00 0
2016-05-09 23:43:00 0
2016-05-09 23:42:00 0
Time    MHist::852-YF-008   
2016-05-10 00:00:00 0
2016-05-09 23:59:00 0
2016-05-09 23:58:00 0
2016-05-09 23:57:00 0
2016-05-09 23:56:00 0
2016-05-09 23:55:00 0
2016-05-09 23:54:00 0
2016-05-09 23:53:00 0
2016-05-09 23:52:00 0
2016-05-09 23:51:00 0
2016-05-09 23:50:00 0
2016-05-09 23:49:00 0
2016-05-09 23:48:00 0
2016-05-09 23:47:00 0
2016-05-09 23:46:00 0
2016-05-09 23:45:00 0
2016-05-09 23:44:00 0
2016-05-09 23:43:00 0
2016-05-09 23:42:00 0

因此，我想将 Hadoop 配置为在提供传感器信息的那些行拆分文件。然后从这些行中读取传感器名称（例如 852-YF-007 和 852-YF-008），并使用 MapReduce 相应地读取每个传感器的值。

我在 Python（Jupyter Notebook）中做了这个：

sheet = sc.newAPIHadoopFile(
    '/user/me/sample.txt',
    'org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat',
    'org.apache.hadoop.io.LongWritable',
    'org.apache.hadoop.io.Text',
    conf={'textinputformat.record.delimiter': 'Time\tMHist'}
)

sf = sheet.filter(lambda (k, v): v)
sf.map(lambda (k, v): v).splitlines())

sf.take(50)

输出是这样的：

[[u'::852-YF-007\t',
  u'2016-05-10 00:00:00\t0',
  u'2016-05-09 23:59:00\t0',
  u'2016-05-09 23:58:00\t0',
  u'2016-05-09 23:57:00\t0',
  u'2016-05-09 23:56:00\t0',
  u'2016-05-09 23:55:00\t0',
  u'2016-05-09 23:54:00\t0',
  u'2016-05-09 23:53:00\t0',
  u'2016-05-09 23:52:00\t0',
  u'2016-05-09 23:51:00\t0',
  u'2016-05-09 23:50:00\t0',
  u'2016-05-09 23:49:00\t0',
  u'2016-05-09 23:48:00\t0',
  u'2016-05-09 23:47:00\t0',
  u'2016-05-09 23:46:00\t0',
  u'2016-05-09 23:45:00\t0',
  u'2016-05-09 23:44:00\t0',
  u'2016-05-09 23:43:00\t0',
  u'2016-05-09 23:42:00\t0'],
 [u'::852-YF-008\t',
  u'2016-05-10 00:00:00\t0',
  u'2016-05-09 23:59:00\t0',
  u'2016-05-09 23:58:00\t0',
  u'2016-05-09 23:57:00\t0',
  u'2016-05-09 23:56:00\t0',
  u'2016-05-09 23:55:00\t0',
  u'2016-05-09 23:54:00\t0',
  u'2016-05-09 23:53:00\t0',
  u'2016-05-09 23:52:00\t0',
  u'2016-05-09 23:51:00\t0',
  u'2016-05-09 23:50:00\t0',
  u'2016-05-09 23:49:00\t0',
  u'2016-05-09 23:48:00\t0',
  u'2016-05-09 23:47:00\t0',
  u'2016-05-09 23:46:00\t0',
  u'2016-05-09 23:45:00\t0',
  u'2016-05-09 23:44:00\t0',
  u'2016-05-09 23:43:00\t0',
  u'2016-05-09 23:42:00\t0']]

我的问题是，如何进一步处理它以提取传感器名称并获得该传感器的值线。有点喜欢这个

852-YF-007 --> array of sensor_lines
852-YF-008 --> array of sensor_lines

随后，这些行本身将被拆分为时间戳和值。但我更感兴趣的是从行中拆分传感器名称。

Answer 1

我个人会：

用::

扩展分隔符

sheet = sc.newAPIHadoopFile(
    path,
    'org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat',
    'org.apache.hadoop.io.LongWritable',
    'org.apache.hadoop.io.Text',
    conf={'textinputformat.record.delimiter': 'Time\tMHist::'}
)

放下钥匙：
```
values = sheet.values()
```

过滤掉空条目

non_empty = values.filter(lambda x:  x)

拆分：

grouped_lines = non_empty.map(str.splitlines)

单独的键和值：

from operator import itemgetter

pairs = grouped_lines.map(itemgetter(0, slice(1, None)))

最后拆分值：

pairs.flatMapValues(lambda xs: [x.split("\t") for x in xs])

当然，所有这些都可以通过一个函数完成：

import dateutil.parser

def process(pair):
    _, content = pair
    clean = [x.strip() for x in content.strip().splitlines()]
    if not clean:
        return []
    k, vs = clean[0], clean[1:]
    for v in vs:
        try:
            ds, x = v.split("\t")
            yield k, (dateutil.parser.parse(ds), float(x))  # or int(x)
        except ValueError:
            pass

sheet.flatMap(process)

PySpark：使用 newAPIHadoopFile 从多行记录文本文件中读取、映射和减少

PySpark: read, map and reduce from multiline record textfile with newAPIHadoopFile

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