Spark 去掉前几行 & 去掉表头

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2023-02-23 03:39 14阅读 0赞

### 前言 ###

在运行例子的时候. 遇到需要去除表头的情况. 将一般的几种做法记录于此.

*  文件

班级ID 姓名 年龄 性别 科目 成绩
    12 张三 25 男 chinese 50
    12 张三 25 男 math 60
    12 张三 25 男 english 70
    12 李四 20 男 chinese 50
    12 李四 20 男 math 50
    12 李四 20 男 english 50
    12 王芳 19 女 chinese 70
    12 王芳 19 女 math 70
    12 王芳 19 女 english 70
    13 张大三 25 男 chinese 60
    13 张大三 25 男 math 60
    13 张大三 25 男 english 70
    13 李大四 20 男 chinese 50
    13 李大四 20 男 math 60
    13 李大四 20 男 english 50
    13 王小芳 19 女 chinese 70
    13 王小芳 19 女 math 80
    13 王小芳 19 女 english 70

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### 相关操作-个人选择 ###

*  去除第一行

# 使用textFile读取整个文件.
    JavaRDD<String> examLinesRDD = SeanSparkConfig.sparkContext.textFile(SeanSparkConfig.exameDateFilePath);
    
    # 读取文件第一行
    String firstLine = examLinesRDD.first();
    JavaRDD<Student> studentRDD;studentRDD = examLinesRDD.
    				filter(line -> !line.equals(firstLine)). // 去除第一行表头

其实使用`filter()`算子过滤我们需要抛弃的行是最容易的操作.

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### 其余相关操作(参考1) ###

#### 参考1 ####

delcomments = ["嗯嗯嗯嗯", "啦啦啦", "买买买买"]
    def delcom(line):
        for i in delcomments:
            if i in line:
                return 1
        return 0
     
    comment = comment.filter(lambda line: delcom(line) != 1)

[如何删掉rdd中的某几行数据？][rdd]

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#### 参考2 ####

# 使用zipWithIndex算子
    rdd.zipWithIndex().filter(_._2>=n).keys  // n换成对应的第几列即可

[Spark RDD去掉前n行数据][Spark RDD_n]

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### 参考3-比较详细 ###

*  方法1-zipWithIndex 索引法.

val path = "files/data.txt"
    val rdd = sc.textFile(path)
    println("分区数：" + rdd.getNumPartitions)
    val rdd1 = rdd.zipWithIndex()
    //过滤掉索引小于等于2的
    val rdd2 = rdd1.filter(_._2 > 2)
    rdd1.foreach(println)
    println("**********分割线***********")
    rdd2.map(kv => kv._1).foreach(println)

根据统计. 其与分片无关. 但是当数据量过多时, 加索引产生性能问题.

*  方法2-take/fileter 法

val path = "files/data.txt"
    val rdd = sc.textFile(path, 8)
    println("分区数：" + rdd.getNumPartitions)
    //前三条
    val arr = rdd.take(3)
    //过滤掉arr里的数据
    val rdd3 = rdd.filter(!arr.contains(_))
    rdd3.foreach(println)

*  方法3-Linux相关命令

# 查询原文件
    cat data.txt 
    # 新建覆盖文件 
    tail -n+4 data.txt > data_new.txt
    # 替换
    mv data_new.txt data.txt

文件过大可能会有问题？

[如何解决spark开发中遇到需要去掉文件前几行数据的问题][spark]

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### 总结 ###

其实思路非常简单. 查询出你需要过滤的数据, 使用`filter`算子进行过滤即可.  
对于不同分片上的数据. 你可以考虑写死代码的方式.  
即`String toFilter="姓名 年龄 ID 性别"; rdd.filter(str->!str.equals(toFilter))`.  
还有一点值得注意的是, 使用`equals`替换`==`. 因为多个`Executor`的情况下, 是在不同`JVM`中的.

[rdd]: https://blog.csdn.net/qq0719/article/details/86085177
[Spark RDD_n]: https://blog.csdn.net/weixin_42003671/article/details/87934980
[spark]: https://www.jianshu.com/p/5e92eb94eb29