需求:

由于一个大文件,在spark中加载性能比较差。于是把一个大文件拆分为多个小文件后上传到hdfs,然而在spark2.2下如何加载某个目录下多个文件呢?

public class SparkJob {
public static void main(String[] args) {
String filePath = args[0];
// initialize spark session
String appName = "Streaming-MRO-Load-Multiple-CSV-Files-Test";
SparkSession sparkSession = SparkHelper.getInstance().getAndConfigureSparkSession(appName); // reader multiple csv files.
try {
Dataset<Row> rows = sparkSession.read().option("delimiter", "|").option("header", false)
.csv(filePath).toDF(getNCellSchema());
rows.show(10);
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} try {
Dataset<String> rows = sparkSession.read().textFile(filePath);
rows.show(10);
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} SparkHelper.getInstance().dispose();
} private static Seq<String> getNCellSchema() {
List<String> ncellColumns = "m_id,m_eid,m_int_id,....."; List<String> columns = new ArrayList<String>();
for (String column : ncellColumns) {
columns.add(column);
} Seq<String> columnsSet = JavaConversions.asScalaBuffer(columns); return columnsSet;
}
}

测试结果:

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