Как прочитать сжатый (gzip) файл без расширения в Spark - PullRequest
0 голосов
/ 25 августа 2018

Я новичок в Spark, и у меня есть веселая задача, в которой я должен прочитать кучу файлов из S3, в которых есть некоторый XML-контент.

Эти файлы сжаты (Gzip), но делаютУ меня нет этого расширения.

Я читал здесь несколько вопросов по этому поводу, где люди предлагают расширить кодек по умолчанию в Spark и принудительно установить другое расширение.

Но в моем случае расширения нет ифайлы имеют имена в 16-значном формате UUID, например 2c7358ca472ad91057da84adfba.

1 Ответ

0 голосов
/ 25 августа 2018

Вы можете использовать newAPIHadoopFile (вместо textFile) с пользовательским / модифицированным TextInputFormat , что вызывает использование GzipCodec.

вместовызывая sparkContext.textFile,

// gzip compressed but no .gz extension:
sparkContext.textFile("s3://mybucket/uuid")

, мы можем использовать базовый sparkContext.newAPIHadoopFile, который позволяет нам указать, как читать входные данные:

import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.GzipInputFormatWithoutExtention
import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.io.{LongWritable, Text}

sparkContext
  .newAPIHadoopFile(
    "s3://mybucket/uuid",
    classOf[GzipInputFormatWithoutExtention], // This is our custom reader
    classOf[LongWritable],
    classOf[Text],
    new Configuration(sparkContext.hadoopConfiguration)
  )
  .map { case (_, text) => text.toString }

Обычный способ вызова newAPIHadoopFileбудет с TextInputFormat.Это часть, которая описывает, как файл читается и где кодек сжатия выбирается на основе расширения файла.

Давайте назовем его GzipInputFormatWithoutExtention и реализуем его следующим образом как расширение TextInputFormat (это файл Java, и давайте поместим его в пакет src / main / java / org / apache / hadoop / mapreduce / lib / input):

package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.JobContext;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;

import com.google.common.base.Charsets;

public class GzipInputFormatWithoutExtention extends TextInputFormat {

    public RecordReader<LongWritable, Text> createRecordReader(
        InputSplit split,
        TaskAttemptContext context
    ) {

        String delimiter =
            context.getConfiguration().get("textinputformat.record.delimiter");

        byte[] recordDelimiterBytes = null;
        if (null != delimiter)
            recordDelimiterBytes = delimiter.getBytes(Charsets.UTF_8);

        // Here we use our custom `GzipWithoutExtentionLineRecordReader`
        // instead of `LineRecordReader`:
        return new GzipWithoutExtentionLineRecordReader(recordDelimiterBytes);
    }

    @Override
    protected boolean isSplitable(JobContext context, Path file) {
        return false; // gzip isn't a splittable codec (as opposed to bzip2)
    }
}

Фактически мы должны идтина один уровень глубже, а также заменим значение по умолчанию LineRecordReader (Java) своим собственным (назовем его GzipWithoutExtentionLineRecordReader).

Поскольку унаследовать от LineRecordReader довольно сложно, мыможет скопировать LineRecordReader (в src / main / java / org / apache / hadoop / mapreduce / lib / input) и немного изменить (и упростить) метод initialize(InputSplit genericSplit, TaskAttemptContext context), принудительно используя кодек Gzip:

(единственное изменение по сравнению с оригиналом LineRecordReader был дан комментарий, объясняющий, что происходит)

package org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input;

import java.io.IOException;

import org.apache.hadoop.io.compress.*;

import org.apache.hadoop.classification.InterfaceAudience;
import org.apache.hadoop.classification.InterfaceStability;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.Seekable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.InputSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.RecordReader;
import org.apache.hadoop.mapreduce.TaskAttemptContext;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

@InterfaceAudience.LimitedPrivate({"MapReduce", "Pig"})
@InterfaceStability.Evolving
public class GzipWithoutExtentionLineRecordReader extends RecordReader<LongWritable, Text> {
    private static final Logger LOG =
            LoggerFactory.getLogger(GzipWithoutExtentionLineRecordReader.class);
    public static final String MAX_LINE_LENGTH =
            "mapreduce.input.linerecordreader.line.maxlength";

    private long start;
    private long pos;
    private long end;
    private SplitLineReader in;
    private FSDataInputStream fileIn;
    private Seekable filePosition;
    private int maxLineLength;
    private LongWritable key;
    private Text value;
    private boolean isCompressedInput;
    private Decompressor decompressor;
    private byte[] recordDelimiterBytes;

    public GzipWithoutExtentionLineRecordReader(byte[] recordDelimiter) {
        this.recordDelimiterBytes = recordDelimiter;
    }

    public void initialize(
        InputSplit genericSplit,
        TaskAttemptContext context
    ) throws IOException {

        FileSplit split = (FileSplit) genericSplit;
        Configuration job = context.getConfiguration();
        this.maxLineLength = job.getInt(MAX_LINE_LENGTH, Integer.MAX_VALUE);
        start = split.getStart();
        end = start + split.getLength();
        final Path file = split.getPath();

        // open the file and seek to the start of the split
        final FileSystem fs = file.getFileSystem(job);
        fileIn = fs.open(file);

        // This line is modified to force the use of the GzipCodec:
        // CompressionCodec codec = new CompressionCodecFactory(job).getCodec(file);
        CompressionCodecFactory ccf = new CompressionCodecFactory(job);
        CompressionCodec codec = ccf.getCodecByClassName(GzipCodec.class.getName());

        // This part has been extremely simplified as we don't have to handle
        // all the different codecs:
        isCompressedInput = true;
        decompressor = CodecPool.getDecompressor(codec);
        if (start != 0) {
            throw new IOException(
                "Cannot seek in " + codec.getClass().getSimpleName() + " compressed stream"
            );
        }

        in = new SplitLineReader(
            codec.createInputStream(fileIn, decompressor), job, this.recordDelimiterBytes
        );
        filePosition = fileIn;
        if (start != 0) {
            start += in.readLine(new Text(), 0, maxBytesToConsume(start));
        }
        this.pos = start;
    }

    private int maxBytesToConsume(long pos) {
        return isCompressedInput
                ? Integer.MAX_VALUE
                : (int) Math.max(Math.min(Integer.MAX_VALUE, end - pos), maxLineLength);
    }

    private long getFilePosition() throws IOException {
        long retVal;
        if (isCompressedInput && null != filePosition) {
            retVal = filePosition.getPos();
        } else {
            retVal = pos;
        }
        return retVal;
    }

    private int skipUtfByteOrderMark() throws IOException {
        int newMaxLineLength = (int) Math.min(3L + (long) maxLineLength,
                Integer.MAX_VALUE);
        int newSize = in.readLine(value, newMaxLineLength, maxBytesToConsume(pos));
        pos += newSize;
        int textLength = value.getLength();
        byte[] textBytes = value.getBytes();
        if ((textLength >= 3) && (textBytes[0] == (byte)0xEF) &&
                (textBytes[1] == (byte)0xBB) && (textBytes[2] == (byte)0xBF)) {
            LOG.info("Found UTF-8 BOM and skipped it");
            textLength -= 3;
            newSize -= 3;
            if (textLength > 0) {
                textBytes = value.copyBytes();
                value.set(textBytes, 3, textLength);
            } else {
                value.clear();
            }
        }
        return newSize;
    }

    public boolean nextKeyValue() throws IOException {
        if (key == null) {
            key = new LongWritable();
        }
        key.set(pos);
        if (value == null) {
            value = new Text();
        }
        int newSize = 0;
        while (getFilePosition() <= end || in.needAdditionalRecordAfterSplit()) {
            if (pos == 0) {
                newSize = skipUtfByteOrderMark();
            } else {
                newSize = in.readLine(value, maxLineLength, maxBytesToConsume(pos));
                pos += newSize;
            }

            if ((newSize == 0) || (newSize < maxLineLength)) {
                break;
            }

            LOG.info("Skipped line of size " + newSize + " at pos " +
                    (pos - newSize));
        }
        if (newSize == 0) {
            key = null;
            value = null;
            return false;
        } else {
            return true;
        }
    }

    @Override
    public LongWritable getCurrentKey() {
        return key;
    }

    @Override
    public Text getCurrentValue() {
        return value;
    }

    public float getProgress() throws IOException {
        if (start == end) {
            return 0.0f;
        } else {
            return Math.min(1.0f, (getFilePosition() - start) / (float)(end - start));
        }
    }

    public synchronized void close() throws IOException {
        try {
            if (in != null) {
                in.close();
            }
        } finally {
            if (decompressor != null) {
                CodecPool.returnDecompressor(decompressor);
                decompressor = null;
            }
        }
    }
}
...