При работе с крупномасштабными задачами обработки данных в Spark часто необходимо рекурсивно читать данные из каталогов, хранящихся в распределенной файловой системе Hadoop (HDFS). Рекурсивное чтение каталогов позволяет эффективно обрабатывать данные из нескольких уровней вложенных каталогов. В этой статье мы рассмотрим различные методы выполнения этой задачи в Spark, а также приведем примеры кода.

Метод 1: использование метода textFile
Один простой способ рекурсивного чтения каталогов в Spark — использование метода textFile. Этот метод может принимать шаблон пути в качестве входных данных и считывать все файлы, соответствующие этому шаблону, включая файлы в подкаталогах. Вот пример:

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Recursive Directory Read Example")
rdd = sc.textFile("hdfs://<hdfs-hostname>:<hdfs-port>/path/to/directory/*")

Метод 2. Использование метода wholeTextFiles.
Метод wholeTextFilesв Spark позволяет рекурсивно читать каталог и его подкаталоги, возвращая пару RDD, где ключ — это путь к файлу, а значение — это содержимое файла. Этот метод обеспечивает большую гибкость, если вам нужно обрабатывать каждый файл отдельно. Вот пример:

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Recursive Directory Read Example").getOrCreate()
df = spark.read.text("hdfs://<hdfs-hostname>:<hdfs-port>/path/to/directory/*")

Метод 3: использование API Hadoop FileStatus
В качестве альтернативы вы можете использовать API Hadoop FileStatusнапрямую, чтобы рекурсивно получить список файлов и каталогов в заданном Каталог HDFS. Затем вы можете прочитать файлы, используя методы чтения файлов Spark. Вот пример:

from py4j.java_gateway import java_import
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Recursive Directory Read Example").getOrCreate()
java_import(spark._jvm, "org.apache.hadoop.fs.Path")
java_import(spark._jvm, "org.apache.hadoop.fs.FileSystem")
hadoop_conf = spark._jsc.hadoopConfiguration()
fs = spark._jvm.FileSystem.get(hadoop_conf)
path = spark._jvm.Path("hdfs://<hdfs-hostname>:<hdfs-port>/path/to/directory")
file_statuses = fs.listStatus(path)
for file_status in file_statuses:
    if file_status.isDirectory():
        # Process subdirectory recursively
        subdirectory_path = file_status.getPath()
        subdirectory_files = fs.listStatus(subdirectory_path)
        # Process subdirectory files using Spark's file reading methods
        # ...
    else:
        # Process file using Spark's file reading methods
        # ...

В этой статье мы рассмотрели три различных метода рекурсивного чтения каталогов в Spark с помощью HDFS. Используя метод textFile, метод wholeTextFilesили Hadoop FileStatusAPI, вы можете эффективно обрабатывать данные из вложенных каталогов в ваших приложениях Spark. Эти методы обеспечивают гибкость и масштабируемость при решении крупномасштабных задач по обработке данных.

Не забудьте настроить имя хоста HDFS, порт и путь к каталогу в примерах кода в соответствии с вашими конкретными настройками. Приятного кодирования!