sparkd怎么读取json spark读取json数据

在我们的 AB 测试实验中，用于跟踪数据的文件按年、月和日划分到不同文件夹中，文中中每一行都是一个 JSON 字符串，每天可能有几百个 JSON 文件。如果上面代码中的 bucketPeriod 代表需要查询的天列表，那么对于每天的数据会调用 getAnalytics 函数去遍历每天对应的文件夹下面的 json 文件，程序得到了每天的统计数，然后通过 reduce(_ union _) 合并成一个 DataFrame，并且删掉了 c3 不满足 isin(18, 37) 的数据。

技巧一：尽可能给 Spark 函数更多的输入路径

最上面的代码片段每次调用 spark.read.json 的时候只输入一个目录，这样的写法非常的低效，
因为 spark.read.json 可以接受文件名列表，然后 driver 只需要调度一次就可以获取到这些文件列表里面的数据，而不是像上面一样每个路径调用一次。

所以如果你需要读取分散在不同文件夹里面的文件，你需要将类似于下面的代码（片段3）

getDays("2019-08-01", "2019-08-31")
    .map{date =>
        val Array(year, month, day) = date.split("-")
        val s3PathAnalytics = getS3Path(bucketName, brand, bucketFolder,
        							 bucketYear, bucketMonth, bucketDay)
        readJSON(s3PathAnalytics)
    }

修改成以下的代码逻辑（片段4）

val s3Files = getDays("2019-08-01", "2019-08-31")
                .map(_.split("-"))
                .map{
                    case Array(year, month, day) => getS3Path(bucketName, brand, 
                    		bucketFolder, bucketYear, bucketMonth, bucketDay)
                }
 
spark.read.json(s3Files: _*)

上面代码只看这一句即可 spark.read.json(s3Files: _*) 表示可以接受路径列表
这样的写法比之前的写法速度是要快的，而且如果输入的目录越多，速度也要更快。

技巧二：尽可能跳过模式推断

读取多个相同的json文件可以提前将schema给设定好。

根据 spark.read.json 文档的描述：spark.read.json 函数会先遍历一下输入的目录，以便确定输入数据的 schema。所以如果你事先知道输入文件的 schema，最好事先指定。

因此，我们的代码可以修改成以下样子（片段5）

val s3Files = getDays("2019-08-01", "2019-08-31")
            .map(_.split("-"))
            .map{
               case Array(year, month, day) => 
               getS3Path(bucketName, brand, bucketFolder, 
               				bucketYear, bucketMonth, bucketDay)
                }
 
val jsonString = spark.read.json(s3Files(0)).schema.json
val newSchema = DataType.fromJson(jsonString).asInstanceOf[StructType]
 
spark.read.schema(newSchema).json(s3Files: _*)

只看后面三句即可。

上面代码片段我们先扫描了第一个文件，然后从文件中获取了数据的 schema，然后把获取到的 schema 传递给 spark.read。