피스파크 RDD를 스칼라로 변환하는 방법

echo 'foo bar' | $KAFKA_HOME/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic IN

다음의 Scala 코드에서 println 문은 다음과 같은 내용을 출력합니다:

[B@758aa4d9

대신 foo bar를 예상하고 있었습니다.

이제, Scala 코드에서 단순한 println 문을 다음과 같이 대체하면:

rdd.foreach(v => println(v.getClass.getCanonicalName))

다음과 같이 출력됩니다:

java.lang.ClassCastException: [B cannot be cast to java.lang.String

이는 문자열이 실제로 바이트 배열로 전달된다는 것을 시사합니다.

바이트 배열을 문자열로 간단히 변환하려고 시도한다면 (인코딩을 지정하지 않는다는 것을 알고 있습니다):

      def doSomething(jdstream: JavaDStream[Array[Byte]]) = {
        val dstream = jdstream.dstream
        dstream.foreachRDD(rdd => {
          rdd.foreach(bytes => println(new String(bytes)))
        })
      }

다음은 제대로된 자바 문자열을 어떻게 가져올 수 있을까요?

나는 (특수 문자가 제외될 수 있음) 다음과 같은 결과를 얻습니다.:
�]qX푸바소프트웨어.

이는 파이썬 문자열이 직렬화 (피클링)되었음을 나타냅니다. 올바른 자바 문자열을 어떻게 검색할 수 있을까요?

답변 1

from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.mllib.common import _to_java_object_rdd
from pyspark.rdd import RDD
ssc = StreamingContext(spark.sparkContext, 10)
spark.catalog.listTables()
q = ssc.queueStream([sc.parallelize([foo, bar]) for _ in range(10)]) 
# RDD를 Java RDD<Object>로 다시 직렬화하여 스칼라 sink로 전달합니다 (출력용)
q.foreachRDD(lambda rdd: ssc._jvm.dummy.PythonRDDHelper.go(
    _to_java_object_rdd(rdd)
))
# 다시 직렬화하고 JavaDStream<Object>으로 변환합니다
# 이것은 DStream에서 추가적인 변환을 허용하는 유일한 옵션입니다
ssc._jvm.dummy.PythonDStreamHelper.go(
    q.transform(lambda rdd: RDD(  # 변환하지만 Python RDD로 유지합니다
        _to_java_object_rdd(rdd), ssc.sparkContext
    ))._jdstream
)
# DataFrame으로 변환하고 스칼라 sink로 전달합니다
# 이곳에는 비교적 적은 이동 부분이 있는 것이 분명합니다
q.foreachRDD(lambda rdd: 
    ssc._jvm.dummy.PythonDataFrameHelper.go(
        rdd.map(lambda x: (x, )).toDF()._jdf
    )
)
ssc.start()
ssc.awaitTerminationOrTimeout(30)
ssc.stop()

이것은 지원되지 않으며 테스트되지 않았으며 따라서 Spark API와의 실험 이외의 용도로는 꽤 쓸모 없습니다.

답변 2

피스파크(RDD)를 스칼라로 변환하는 방법
스칼라를 사용하여 피스파크 RDD를 변환하는 방법은 매우 중요합니다. 피스파크는 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되며, 스칼라는 이러한 작업을 위한 효율적인 방법을 제공합니다. 이번 글에서는 피스파크 RDD를 스칼라로 변환하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
첫째로, 피스파크를 사용하기 위해 Apache Spark를 설치해야 합니다. Apache Spark는 대규모 데이터 처리 및 분석을 위한 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 프레임워크입니다. 또한, 스칼라를 사용하여 피스파크 RDD를 변환할 것이므로 스칼라도 설치되어 있어야 합니다.
다음으로, 스칼라로 작성된 소스 코드를 피스파크 RDD로 변환해보겠습니다. 스칼라는 피스파크 API를 지원하기 때문에 RDD를 생성하고 변환하는 데 매우 편리합니다. 피스파크 RDD를 생성하기 위해 스칼라에서는 SparkContext 객체를 생성해야 합니다. SparkContext는 클러스터에 연결하고 RDD를 생성하는 데 사용되는 주요 객체입니다.
스파크 컨텍스트를 생성한 후, 다양한 데이터 원천을 사용하여 RDD를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 로컬 파일 시스템에서 RDD를 생성하려면 textFile 메서드를 사용할 수 있습니다. 이 메서드는 로컬 파일 경로를 매개변수로 받아 RDD를 반환합니다. 또한, Hadoop HDFS, Amazon S3, Apache Cassandra 등 다양한 데이터 원천도 지원됩니다.
또한, 기존 RDD를 변환하여 새로운 RDD를 생성할 수도 있습니다. 스칼라는 다양한 변환 메서드를 제공하여 RDD를 필터링하거나 변환할 수 있습니다. 예를 들어, map 메서드를 사용하여 RDD의 각 요소를 변경하거나, filter 메서드를 사용하여 특정 조건에 해당하는 요소만을 포함하는 RDD를 생성할 수 있습니다.
마지막으로, 생성된 RDD를 원하는 방식으로 사용할 수 있습니다. RDD는 많은 기본 동작을 지원하며, 필요에 따라 추가 동작을 구현할 수도 있습니다. 예를 들어, count 메서드를 사용하여 RDD의 요소 수를 계산하거나, collect 메서드를 사용하여 모든 요소를 로컬 컬렉션으로 가져올 수 있습니다.
이렇게 피스파크를 스칼라로 변환할 수 있는 방법을 알아보았습니다. 스칼라는 피스파크의 강력한 기능과 함께 사용하기에 이상적인 언어입니다. 피스파크 RDD를 스칼라로 변환하여 대규모 데이터 처리 및 분석 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.