如何用java spark将文本文件转换为parquet

使用Java Spark将文本文件转换为Parquet文件可以通过以下步骤实现：

导入必要的依赖：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

创建SparkSession：

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("TextToParquet").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SparkSession spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate();

读取文本文件为RDD：

JavaRDD<String> textRDD = sc.textFile("path/to/text/file.txt");

将RDD转换为DataFrame：

Dataset<Row> textDF = spark.createDataFrame(textRDD, String.class).toDF("text");

将DataFrame保存为Parquet文件：

textDF.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("path/to/parquet/file.parquet");

完整的Java代码示例：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class TextToParquet {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("TextToParquet").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        SparkSession spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate();

        JavaRDD<String> textRDD = sc.textFile("path/to/text/file.txt");
        Dataset<Row> textDF = spark.createDataFrame(textRDD, String.class).toDF("text");
        textDF.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("path/to/parquet/file.parquet");

        spark.stop();
    }
}

注意：在代码中，需要将"path/to/text/file.txt"和"path/to/parquet/file.parquet"替换为实际的文件路径。

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