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DSEFS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DSEFS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
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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));
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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 );
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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
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CSVファイルをDSEFSに配置します。例を次に示します。
dse fs "put file://mypath/normalfill.csv dsefs:/"
- Sparkシェルを起動します。
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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。: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。 -
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。
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。val file = sc.textFile("file:///local-path/normalfill.csv")
file: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[4] at textFile at console:22
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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。
normalfill.take(1);
res2: Array[Array[Int]] = Array(Array(6, 7, 8))
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新しいデータをデータベースに保存します。
normalfill.map(line => (line(0), line(1), line(2))).saveToCassandra( "int_ks", "int_compound", Seq("pkey", "ckey1", "data1"))
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)