替换 csv 文件中的新行 (\n) 字符 - Spark scala

为了说明问题，我采取了一个测试集 csv 文件。但在实际情况下，问题必须处理超过 TeraByte 的数据。

我有一个 CSV 文件，其中的列用引号括起来（“col1”）。但是当数据导入完成后。一列包含换行符 (\n)。当我想将它们保存为 Hive 表时，这给我带来了很多问题。

我的想法是用“|”替换\n字符管道中的火花。

到目前为止我取得了以下成就：

1. val test = sqlContext.load(
        "com.databricks.spark.csv",
        Map("path" -> "test_set.csv", "header" -> "true", "inferSchema" -> "true", "delimiter" -> "," , "quote" -> "\"", "escape" -> "\\" ,"parserLib" -> "univocity" ))#read a csv file

 2.   val dataframe = test.toDF() #convert to dataframe

  3.    dataframe.foreach(println) #print

    4. dataframe.map(row => {
        val row4 = row.getAs[String](4)
        val make = row4.replaceAll("[\r\n]", "|") 
        (make)
      }).collect().foreach(println) #replace not working for me

样本集：

(17 , D73 ,525, 1  ,testing\n    ,  90 ,20.07.2011 ,null ,F10 , R)
 (17 , D73 ,526, 1  ,null         ,  89 ,20.07.2011 ,null ,F10 , R)
 (17 , D73 ,529, 1  ,once \n again,  10 ,20.07.2011 ,null ,F10 , R)
 (17 , D73 ,531, 1  ,test3\n      ,  10 ,20.07.2011 ,null ,F10 , R)

预期结果集：

(17 , D73 ,525, 1  ,testing|    ,  90 ,20.07.2011 ,null ,F10 , R)
 (17 , D73 ,526, 1  ,null         ,  89 ,20.07.2011 ,null ,F10 , R)
 (17 , D73 ,529, 1  ,once | again,  10 ,20.07.2011 ,null ,F10 , R)
 (17 , D73 ,531, 1  ,test3|      ,  10 ,20.07.2011 ,null ,F10 , R)

对我有用的：

val rep = "\n123\n Main Street\n".replaceAll("[\\r\\n]", "|") rep: String = |123| Main Street|

但为什么我不能在元组的基础上做呢？

 val dataRDD = lines_wo_header.map(line => line.split(";")).map(row => (row(0).toLong, row(1).toString, 
                                               row(2).toLong, row(3).toLong, 
                                               row(4).toString, row(5).toLong,
                                               row(6).toString, row(7).toString, row(8).toString,row(9).toString)) 

dataRDD.map(row => {
                val wert = row._5.replaceAll("[\\r\\n]", "|") 
                (row._1,row._2,row._3,row._4,wert,row._6, row._7,row._8,row._9,row._10)
                }).collect().foreach(println)

Spark——版本1.3.1

如果您可以使用 Spark SQL 1.5 或更高版本，您可以考虑使用功能可用于列。假设您不知道（或没有）列的名称，您可以按照以下代码片段执行操作：

val df = test.toDF()

import org.apache.spark.sql.functions._
val newDF = df.withColumn(df.columns(4), regexp_replace(col(df.columns(4)), "[\\r\\n]", "|"))

如果您知道列的名称，则可以替换df.columns(4)在这两次事件中都以它的名字命名。

我希望这有帮助。 干杯。