导出数据处理建议

数据格式

导出数据皆为csv格式：

• 分隔符： ,

• 包围符："

• 转义符：\

处理建议

Spark处理

建议下载数据后，将下载的压缩文件放于hdfs的以日期建立目录结构，同一小时或者同一天的数据放在同一目录下，然后通过spark streaming的fileStream接口监控根目录，读取变动的文件内容。

streamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass](dataDirectory)

在依赖中添加：

groupId: com.databricksartifactId: spark-csv_2.10version: 1.4.0

具体数据操作参考spark-csv(https://github.com/databricks/spark-csv)

Scala/Java程序处理示例

推荐使用 org.apache.commons.csv 来处理下载到本地的数据文件，如下面的例子：

import java.io.{BufferedReader, File, FileInputStream, InputStreamReader}
import org.apache.commons.csv.{CSVFormat, CSVParser, QuoteMode}
import scala.collection.JavaConverters._
​
object Test extends App {
  val file = new File("xxx")
  val br = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(file)))
  val csvFileFormat = CSVFormat.DEFAULT.withEscape('\\').withQuote('"')
  val csvParser = new CSVParser(br, csvFileFormat)
  val records = csvParser.getRecords
​
  for (record <- records.asScala) {
    val sb = new StringBuilder()
    val length = record.size()
    (0 until length).foreach(i => {
      sb.append(record.get(i))
      sb.append(",")
    })
    println(sb.toString)
  }
}

Python处理建议示例

import csv
​
with open(FILE_NAME, "rb") as f:
    reader = csv.reader(f, quotechar='"', escapechar='\\')
    for line in reader:
        print(line)

导入到数据仓库示例

导入到Hive

1. 使用Hive新建外部表，如下图所示。

2. 使用hadoop fs -put /xx.csv /tmp/test_export/ 将csv放到外部表目录下。

CREATE EXTERNAL TABLE TEST_EXPORT
(
sessionId STRING,
time BIGINT,
sendTime BIGINT,
pageTime BIGINT,
domain STRING,
page STRING,
queryParameters STRING,
eventName STRING,
eventNumber DOUBLE,
eventVariable map<string, string>,
loginUserId STRING
)
ROW FORMAT SERDE EATE EXTE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
STORED AS TEXTFILE
location '/tmp/test_export'
tblproperties ("skip.header.line.count"="1", "quote.delim"="\"", "escape.delim"="\\")

利用Spark导入到其他数据仓库

1. 获取DataFrame，代码如下。

2. 使用databricks提供的函数Load到Hive数据库(这里省去spark和hive的配置)，如： df.select("sessionId", "time", "sendTime", "pageTime", "domain", "page", "queryParameters", "eventName", "eventNumber", "eventVariable", "loginUserId").write.mode("append").insertInto("TEXT_EXPORT")

val df = spark.read
	.option("header","true")
	.option("escape", "\\")
	.option("quote", "\"")
	.csv("filePath")

md5进行文件完整性校验

用户如果对文件完整性有担心，可以对原始数据导出 API第三步下载时response的headers中x-amz-meta-md5-hash的value值（文件的md5）进行校验。若校验未通过，可重启第三步，轮询获取。

eg: Headers信息如下

md5校验结果