Scala PartitionedFile类代码示例

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本文整理汇总了Scala中org.apache.spark.sql.execution.datasources.PartitionedFile类的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Scala PartitionedFile类的具体用法？Scala PartitionedFile怎么用？Scala PartitionedFile使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的类代码示例或许可以为您提供帮助。

在下文中一共展示了PartitionedFile类的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Scala代码示例。

示例1: DefaultSource

//设置package包名称以及导入依赖的类
package pl.jborkowskijmartin.spark.mf

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.catalyst.InternalRow
import org.apache.spark.sql.execution.datasources.{FileFormat, OutputWriterFactory, PartitionedFile}
import org.apache.spark.sql.sources.Filter
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.unsafe.types.UTF8String


class DefaultSource extends FileFormat {
  override def inferSchema(sparkSession: SparkSession, options: Map[String, String], files: Seq[FileStatus]):
  Option[StructType] = {
    println(">>>InferSchema")
    Some(StructType(
      StructField("line", StringType, nullable = true) :: Nil
    ))
  }

  override def prepareWrite(sparkSession: SparkSession, job: Job, options: Map[String, String], dataSchema: StructType):
  OutputWriterFactory = {
    println(">>> prepareWrite")
    null
  }

  override def buildReader(sparkSession: SparkSession, dataSchema: StructType, partitionSchema: StructType,
                           requiredSchema: StructType, filters: Seq[Filter], options: Map[String, String],
                           hadoopConf: Configuration): (PartitionedFile) => Iterator[InternalRow] = {
    pf => Iterator(InternalRow(UTF8String.fromString("hello")))
  }
}

开发者ID:jborkowski，项目名称:plugin-for-jacek，代码行数:35，代码来源:DefaultSource.scala

注：本文中的org.apache.spark.sql.execution.datasources.PartitionedFile类示例整理自Github/MSDocs等源码及文档管理平台，相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目，源码版权归原作者所有，传播和使用请参考对应项目的License；未经允许，请勿转载。