导入csv'；通过spark（Java Api）将s转换为数据stax cassandra

有没有一种方法可以通过spark的java api将csv导入cassandra，而无需为csv创建pojo类。我可以通过创建一个如下所示的pojo类来插入csv，有没有办法不用使用spark java api以编程方式为csv创建pojo类来插入csv

My csv looks like this
Name,Age,bg,sex
ammar,67,ab+,M
nehan,88,b+,M
moin,99,m+,M
arbaaz,67,a+,M
...

下面是程序

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import com.cassandra.insertion.MergeGeneSymDataInsertion;
import com.cassandra.insertion.MergeGeneSymDataInsertion.HgIpsenGeneSym;
import com.publicdata.task.PublicDataInsertion.PublicData;
import static com.datastax.spark.connector.japi.CassandraJavaUtil.*;
public class InsertCsv {

static JavaSparkContext ctx = null;
static boolean isHeader = true;

public static void main(String[] args) {

    try {
        ctx = new JavaSparkContext(new SparkConf().setMaster("local[4]")
                .setAppName("TestCsvInserion"));
        insertCsv(ctx);
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }

}

private static void insertCsv(JavaSparkContext ctx) {

    JavaRDD<String> testfileRdd = ctx
            .textFile("/home/syedammar/Pilot Project /test.csv");



    JavaRDD<Bats> batsclassRdd = testfileRdd
            .map(new Function<String, Bats>() {

                @Override
                public Bats call(String line) throws Exception {
                    // TODO Auto-generated method stub
                    if(!isHeader){


                    String[] words=StringUtils.split(line, ",");
                    String name = words[0];
                    String age = words[1];
                    String bg = words[2];
                    String sex = words[3];


                return new Bats(name, age, bg, sex);
                    }
                    else
                    {
                        isHeader=false;
                        return null;
                    }


                }
            }).filter(new Function<Bats, Boolean>() {

                @Override
                public Boolean call(Bats obj) throws Exception {
                    // TODO Auto-generated method stub

                    return obj!=null;
                }
            }).coalesce(1);

    javaFunctions(batsclassRdd).writerBuilder("test", "bats", mapToRow(Bats.class)).saveToCassandra();




}

public static class Bats {
    public Bats() {
        // TODO Auto-generated constructor stub
    }

    private String name;
    private String age;
    private String bg;
    public Bats(String name, String age, String bg, String sex) {
        super();
        this.name = name;
        this.age = age;
        this.bg = bg;
        this.sex = sex;
    }

    private String sex;

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getAge() {
        return age;
    }

    public void setAge(String age) {
        this.age = age;
    }

    public String getBg() {
        return bg;
    }

    public void setBg(String bg) {
        this.bg = bg;
    }

    public String getSex() {
        return sex;
    }

    public void setSex(String sex) {
        this.sex = sex;
    }

}

import org.apache.commons.lang3.StringUtils；
导入org.apache.spark.SparkConf；
导入org.apache.spark.api.java.JavaRDD；
导入org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext；
导入org.apache.spark.api.java.function.function；
导入com.cassandra.insertion.MergeGeneSymDataInsertion；
导入com.cassandra.insertion.MergeGeneSymDataInsertion.HgIpsenGeneSym；
导入com.publicdata.task.PublicDataInsertion.publicdata；
导入静态com.datastax.spark.connector.japi.CassandraJavaUtil.*；
公共类InsertCsv{
静态JavaSparkContext ctx=null；
静态布尔isHeader=true；
公共静态void main（字符串[]args）{
试一试{
ctx=新的JavaSparkContext（新的SparkConf（）.setMaster（“本地[4]”）
.setAppName（“TestCsvInserion”）；
insertCsv（ctx）；
}捕获（例外e）{
e、 printStackTrace（）；
}
}
私有静态void insertCsv（JavaSparkContext ctx）{
JavaRDD testfileRdd=ctx
.textFile（“/home/syedamar/Pilot Project/test.csv”）；
JavaRDD batsclassRdd=testfileRdd
.map（新函数（）{
@凌驾
公共Bats调用（字符串行）引发异常{
//TODO自动生成的方法存根
如果（！isHeader）{
String[]words=StringUtils.split（第，“，”行）；
字符串名称=单词[0]；
字符串年龄=单词[1]；
字符串bg=单词[2]；
字符串性别=单词[3]；
返回新蝙蝠（姓名、年龄、背景、性别）；
}
其他的
{
isHeader=假；
返回null；
}
}
}).filter（新函数（）{
@凌驾
公共布尔调用（Bats obj）引发异常{
//TODO自动生成的方法存根
返回obj！=null；
}
}).合并（1）；
javaFunctions（batsclassRdd）.writerBuilder（“test”，“bats”，mapToRow（bats.class））.saveToCassandra（）；
}
公共静态类蝙蝠{
公共蝙蝠（）{
//TODO自动生成的构造函数存根
}
私有字符串名称；
私弦时代；
私有字符串bg；
公共蝙蝠（字符串名称、字符串年龄、字符串背景、字符串性别）{
超级（）；
this.name=名称；
这个。年龄=年龄；
this.bg=bg；
这个。性=性；
}
私密性；
公共字符串getName（）{
返回名称；
}
公共void集合名（字符串名）{
this.name=名称；
}
公共字符串getAge（）{
回归年龄；
}
公共无效设置（字符串期限）{
这个。年龄=年龄；
}
公共字符串getBg（）{
返回bg；
}
公共无效设置（字符串背景）{
this.bg=bg；
}
公共字符串getSex（）{
回归性；
}
公共无效集合（字符串性别）{
这个。性=性；
}
}

---

}是的，你能做到。我在浏览时发现的。。。请参阅- 有两种方法，遵循方法B的程序

方法B不需要POJO类，但如果使用Java，POJO类将使代码更易于阅读

---

希望这会有所帮助。

我想你想要的是，看到你发送的链接，我看不清楚。您能给我一个问题中上述csv模板的示例（代码），将其插入到具有相同csv头的cassandra表中，而无需通过spark java api创建pojo类。谢谢