Scala 火花avro镶木地板

我有一个avro格式的数据流（json编码），需要存储为拼花文件。我只能这样做

val df = sqc.read.json(jsonRDD).toDF()

并将df写为拼花地板

这里的模式是从json推断出来的。但是我已经有了avsc文件，我不想spark从json推断模式

通过上述方式，拼花文件将模式信息存储为StructType，而不是avro.record.type。是否也有一种存储avro模式信息的方法

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SPARK-1.4.1

您可以通过编程指定模式

// The schema is encoded in a string
val schemaString = "name age"

// Import Row.
import org.apache.spark.sql.Row;

// Import Spark SQL data types
import org.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,StringType};

// Generate the schema based on the string of schema
val schema =
  StructType(
    schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))

// Convert records of the RDD (people) to Rows.
val rowRDD = people.map(_.split(",")).map(p => Row(p(0), p(1).trim))

// Apply the schema to the RDD.
val peopleDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)

请参阅：

spark avro然后使用模式类型指定avro类型，如下所示

• Spark SQL类型->Avro类型
• ByteType->int
• ShortType->int
• 分码类型->字符串
• 二进制类型->字节
• 时间戳类型->长
• 结构类型->记录

您可以按如下方式写入Avro记录：

import com.databricks.spark.avro._

val sqlContext = new SQLContext(sc)

import sqlContext.implicits._

val df = Seq((2012, 8, "Batman", 9.8),
        (2012, 8, "Hero", 8.7),
        (2012, 7, "Robot", 5.5),
        (2011, 7, "Git", 2.0))
        .toDF("year", "month", "title", "rating")

df.write.partitionBy("year", "month").avro("/tmp/output")

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最后使用了这个问题的答案

def getSparkSchemaForAvro(sqc: SQLContext, avroSchema: Schema): StructType = {
    val dummyFIle = File.createTempFile("avro_dummy", "avro")
    val datumWriter = new GenericDatumWriter[wuser]()
    datumWriter.setSchema(avroSchema)
    val writer = new DataFileWriter(datumWriter).create(avroSchema, dummyFIle)
    writer.flush()
    writer.close()
    val df = sqc.read.format("com.databricks.spark.avro").load(dummyFIle.getAbsolutePath)
    df.schema
}