@Neeharika Andavarapu:
是的,它是可以使用磚自動裝卸機的實現你的目標。您可以創建一個自動裝卸機工作讀S3中的文件位置,然後解析文件內容提取所需的信息並將其保存到兩個單獨的表中。
為了達到這個目標,你可以定義一個模式輸入文件並將其映射到目標表使用readStream函數在火花。然後,您可以使用from_json函數文件內容解析成一個JSON結構,提取所需的信息。
這是一個示例代碼演示了如何做到這一點:
從pyspark.sql。函數從pyspark.sql進口*。類型導入* #定義模式輸入文件模式= StructType ([StructField(“文件名”,StringType ()), StructField (“fileDate TimestampType ()), StructField (“fileContent StringType()))) #讀取輸入文件使用AutoLoader inputDF = spark.readStream.format (cloudFiles) \ .option (“cloudFiles。格式”、“json”) \ .option (“cloudFiles。在cludeExistingFiles", "true") \ .schema(schema) \ .load("s3://path/to/input/files") # Extract filename, fileDate, and file content to a separate table outputDF1 = inputDF.select("filename", "fileDate", "fileContent") outputQuery1 = outputDF1.writeStream.format("delta").option("checkpointLocation", "s3://path/to/checkpoint/location1").table("outputTable1") # Convert file content to JSON and extract information to a separate table jsonSchema = StructType([ StructField("key1", StringType()), StructField("key2", StructType([ StructField("subkey1", IntegerType()), StructField("subkey2", StringType()) ])) ]) outputDF2 = inputDF.select("filename", from_json("fileContent", jsonSchema).alias("jsonContent")) outputDF2 = outputDF2.select("filename", col("jsonContent.key1").alias("key1"), col("jsonContent.key2.subkey1").alias("subkey1"), col("jsonContent.key2.subkey2").alias("subkey2")) outputQuery2 = outputDF2.writeStream.format("delta").option("checkpointLocation", "s3://path/to/checkpoint/location2").table("outputTable2")
在這個例子中,inputDF表示輸入文件讀取使用自動裝卸機與指定的模式。
fileDate outputDF1提取文件名,文件內容到一個單獨的表,和outputDF2將文件內容轉換為JSON和提取所需的信息到另一個表中。的outputQuery1
和outputQuery2變量代表了三角洲表查詢寫數據輸出。
注意,JSON模式應該匹配您的輸入文件的結構,你可能需要調整根據你的要求。同樣,你需要提供適當的值checkpointLocation和表選項在編寫三角洲表的數據。
我希望這可以幫助!讓我知道如果你有任何進一步的問題。
