テーブルへのテキスト・ファイルのインポート

この例では、Sparkを使用して、ローカルまたはCFS（Cassandraファイル・システム）ベースのテキスト・ファイルを既存のテーブルにインポートする方法を示します。

この例では、Sparkを使用して、ローカルまたはCFS（Cassandraファイル・システム）ベースのテキスト・ファイルを既存のテーブルにインポートする方法を示します。任意のRDDのデータベースへの保存には、Spark RDDに含まれているsaveToCassandraメソッドを使用します。

手順

キースペースとテーブルをデータベースで作成します。たとえば、cqlshを使用します。

CREATE KEYSPACE int_ks WITH replication = 
  {'class': 'NetworkTopologyStrategy', 'Analytics':1};
USE int_ks;
CREATE TABLE int_compound ( pkey int, ckey1 int, data1 int , PRIMARY KEY (pkey,ckey1));

テーブルにデータを挿入します。

INSERT INTO int_compound ( pkey, ckey1, data1 ) VALUES ( 1, 2, 3 );
INSERT INTO int_compound ( pkey, ckey1, data1 ) VALUES ( 2, 3, 4 );
INSERT INTO int_compound ( pkey, ckey1, data1 ) VALUES ( 3, 4, 5 );
INSERT INTO int_compound ( pkey, ckey1, data1 ) VALUES ( 4, 5, 1 );
INSERT INTO int_compound ( pkey, ckey1, data1 ) VALUES ( 5, 1, 2 );

以下のデータを含んでいる、normalfill.csvという名前のテキスト・ファイルを作成します。
```
6,7,8
7,8,6
8,6,7
```
CSVファイルをCFSに配置します。たとえば、Linuxでは以下のようにします。
```
bin/dse hadoop fs -put mypath/normalfill.csv /
```
Sparkシェルを起動します。

Sparkがint_ksキースペースにアクセスできることを確認します。

scala> :showSchema int_ks
========================================
 Keyspace: int_ks
========================================
 Table: int_compound
----------------------------------------
 - pkey  : Int (partition key column)
 - ckey1 : Int (clustering column)
 - data1 : Int

int_ksがキースペースのリストに表示されます。

CFSからファイルを読み込んで、コンマ・デリミターで分割します。各要素を整数に変換します。

scala> val normalfill = sc.textFile("/normalfill.csv").map(line => line.split(",").map(_.toInt));
normalfill: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[Int]] = MappedRDD[2] at map at console:22

または、ローカル・ファイル・システムからファイルを読み込みます。

scala> val file = sc.textFile("file:///local-path/normalfill.csv")
file: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[4] at textFile at console:22

SparkがCSVファイルを見つけて読み取れることを確認します。
```
scala> normalfill.take(1);
res2: Array[Array[Int]] = Array(Array(6, 7, 8))
```

新しいデータをデータベースに保存します。

scala> normalfill.map(line => (line(0), line(1), line(2))).saveToCassandra(
 "int_ks", "int_compound", Seq("pkey", "ckey1", "data1"))

scala>

このステップでは出力は生成されません。

cqlshを使用してデータが保存されたことを確認します。

SELECT * FROM int_ks.int_compound;
     
 pkey | ckey1 | data1
------+-------+-------
    5 |     1 |     2
    1 |     2 |     3
    8 |     6 |     7
    2 |     3 |     4
    4 |     5 |     1
    7 |     8 |     6
    6 |     7 |     8
    3 |     4 |     5

  (8 rows)