XML文件

需求

1. 创建spark-xml图书馆作为一个Maven库。对于Maven坐标,指定:

   • 砖运行时7。x,上图:com.databricks: spark-xml_2.12: <版本>

   看到spark-xml释放< / >的最新版本<版本>。

2. 安装库在一个集群中。

例子

本节中的示例使用了书< / >XML文件。

1. 检索图书XML文件:

   wget https://github.com/databricks/spark-xml/raw/master/src/test/resources/books.xml美元

2. 上传文件DBFS。

/ * * /推断模式创建表书使用xml选项(路径“dbfs: / books.xml”,rowTag“书”)/ * * /指定列的名称和类型创建表书(作者字符串,描述字符串,类型字符串,_id字符串,价格双,publish_date字符串,标题字符串)使用xml选项(路径“dbfs: / books.xml”,rowTag“书”)

/ /推断模式进口com。砖。火花。xml。_/ /添加DataFrame.read.xml()方法瓦尔df=火花。读。选项(“rowTag”,“书”)。xml(“dbfs: / books.xml”)瓦尔selectedData=df。选择(“作者”,“_id”)selectedData。写。选项(“rootTag”,“书”)。选项(“rowTag”,“书”)。xml(“dbfs: / newbooks.xml”)/ /指定模式进口org。apache。火花。sql。类型。{StructType,StructField,StringType,倍增式}瓦尔customSchema=StructType(数组(StructField(“_id”,StringType,可以为空=真正的),StructField(“作者”,StringType,可以为空=真正的),StructField(“描述”,StringType,可以为空=真正的),StructField(“类型”,StringType,可以为空=真正的),StructField(“价格”,倍增式,可以为空=真正的),StructField(“publish_date”,StringType,可以为空=真正的),StructField(“标题”,StringType,可以为空=真正的)))瓦尔df=火花。读。选项(“rowTag”,“书”)。模式(customSchema)。xml(“books.xml”)瓦尔selectedData=df。选择(“作者”,“_id”)selectedData。写。选项(“rootTag”,“书”)。选项(“rowTag”,“书”)。xml(“dbfs: / newbooks.xml”)

#推断模式图书馆(SparkR)sparkR.session(“地方[4]”,sparkPackages=c(“com.databricks: spark-xml_2.12: <版本>”))df< -read.df(“dbfs: / books.xml”,源=“xml”,rowTag=“书”)#默认“rootTag”和“rowTag”write.df(df,“dbfs: / newbooks.xml”,“xml”)#指定模式customSchema< -structType(structField(“_id”,“字符串”),structField(“作者”,“字符串”),structField(“描述”,“字符串”),structField(“类型”,“字符串”),structField(“价格”,“替身”),structField(“publish_date”,“字符串”),structField(“标题”,“字符串”))df< -read.df(“dbfs: / books.xml”,源=“xml”,模式=customSchema,rowTag=“书”)#在这种情况下,“rootTag”设置为“行”和“rowTag”设置为“行”。write.df(df,“dbfs: / newbooks.xml”,“xml”,“覆盖”)

选项

• 读

  • 路径:XML文件的位置。接受标准Hadoop globbing表达式。

  • rowTag:行标签治疗作为一个行。例如,在这个XML<书> <书> <书>…< /书>,该值书。默认是行。

  • samplingRatio推断模式:抽样率(0.0 ~ 1)。默认值为1。可能的类型是StructType,ArrayType,StringType,LongType,倍增式,BooleanType,TimestampType和NullType,除非你提供一种模式。

  • excludeAttribute:是否排除属性元素。默认是假的。

  • nullValue:治疗价值零价值。默认是”“。

  • 模式:处理腐败的方式记录。默认是宽容的。

    • 宽容的:

      • 当遇到一个损坏的记录,设置所有字段零畸形的字符串,并将配置一个新的领域columnNameOfCorruptRecord。

      • 当遇到一个字段错误的数据类型,设置的字段零。

    • DROPMALFORMED:忽略了损坏的记录。

    • FAILFAST当它检测到损坏的记录:抛出一个异常。

  • inferSchema:如果真正的,试图为每个生成的DataFrame推断出一个适当的类型列,像一个布尔值、数字或日期类型。如果假,所有生成的字符串类型的列。默认是真正的。

  • columnNameOfCorruptRecord:新领域,畸形的名字字符串存储。默认是_corrupt_record。

  • attributePrefix:前缀,以便区分属性和元素。这是字段名称的前缀。默认是_。

  • valueTag:标签用于一个元素中的属性值时,没有子元素。默认是_VALUE。

  • 字符集:默认为utf - 8但可以设置为其他有效字符集名称。

  • ignoreSurroundingSpaces:周围空白值是否应该被忽略。默认是假的。

  • rowValidationXSDPath:道路一个XSD文件,用于验证XML为每一行。行,无法验证被当做解析的错误。XSD并不否则影响提供的模式或推断。如果相同的本地路径也没有可见的执行人集群,然后XSD和任何其他这取决于应该添加到火花执行人SparkContext.addFile< / >。在这种情况下,使用当地的XSD/ foo / bar.xsd,叫addFile (“/ foo / bar.xsd”)并通过“bar.xsd”作为rowValidationXSDPath。

• 写

  • 路径:位置写文件。

  • rowTag:行标签治疗作为一个行。例如,在这个XML<书> <书> <书>…< /书>,该值书。默认是行。

  • rootTag治疗作为根:根标记。例如,在这个XML<书> <书> <书>…< /书>,该值书。默认是行。

  • nullValue:写的价值零价值。默认值是字符串“零”。当“零”,它不为字段写属性和元素。

  • attributePrefix:前缀的属性来区分属性和元素。这是字段名称的前缀。默认是_。

  • valueTag:标签用于一个元素中的属性值时,没有子元素。默认是_VALUE。

  • 压缩:压缩编解码器使用在保存文件。应该是类的完全限定名称实现吗org.apache.hadoop.io.compress.CompressionCodec或一个不区分大小写的短名称(bzip2,gzip,lz4,时髦的)。默认是没有压缩。

XSD的支持

你可以验证个别行针对XSD模式使用rowValidationXSDPath。

您使用该实用程序com.databricks.spark.xml.util.XSDToSchema提取一个火花DataFrame模式一些XSD文件。它只支持简单的、复杂的和序列类型,只有基本的XSD功能,是实验。

进口com。砖。火花。xml。跑龙套。XSDToSchema进口java。nio。文件。路径瓦尔模式=XSDToSchema。读(路径。得到(“/道路/ / your.xsd”))瓦尔df=火花。读。模式(模式)....xml(…)

嵌套的XML解析

尽管主要用于将XML文件转换为DataFrame,您还可以使用from_xml方法来解析XML的string值列在现有DataFrame并添加一个新列与解析结果的结构:

进口com。砖。火花。xml。功能。from_xml进口com。砖。火花。xml。schema_of_xml进口火花。值得一提的。_瓦尔df=…/ / / DataFrame XML列“有效载荷”瓦尔payloadSchema=schema_of_xml(df。选择(“有效载荷”)。作为(字符串])瓦尔解析=df。withColumn(“解析”,from_xml(美元“有效载荷”,payloadSchema))

转换规则

由于DataFrames和XML之间结构上的差异,还有一些从XML数据转换规则从DataFrame DataFrame和XML数据。你可以禁用处理属性的选择excludeAttribute。

|——一个:数组(可以为空=真正的)||——元素:数组(containsNull=真正的)|||——元素:字符串(containsNull=真正的)

+ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - +|一个|+ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - +|(WrappedArray(aa),WrappedArray(bb)]|+ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - +

<一><项目>aa< /商品>< / ><一><项目>bb< /商品>< / >