Fusion de fichiers à l’aide de Databricks / Blogs / Perficient

Dans les workflows d’ingénierie et d’analyse des données, la fusion de fichiers apparaît comme une tâche courante lors de la gestion de grands ensembles de données répartis sur plusieurs fichiers. Databricks, fournissant une plate-forme puissante pour le traitement du Big Data, utilise principalement Scala. Dans cet article de blog, nous verrons comment fusionner efficacement des fichiers à l’aide de Scala sur Databricks.

Introduction:

La fusion de fichiers implique de combiner le contenu de plusieurs fichiers en un seul fichier ou ensemble de données. Cette opération s’avère nécessaire pour diverses raisons, telles que l’agrégation des données, le nettoyage des données ou la préparation des données à l’analyse. Databricks rationalise cette tâche en fournissant un environnement informatique distribué propice au traitement de grands ensembles de données à l’aide de Scala.

Conditions préalables:

Avant de vous lancer dans le processus, assurez-vous d’avoir accès à un espace de travail Databricks et à un cluster configuré avec la prise en charge de Scala. De plus, certains fichiers doivent être stockés dans un emplacement accessible depuis votre cluster Databricks.

Explorons la fusion à travers un exemple :

Dans l’exemple ci-dessous, nous avons trois fichiers : un fichier d’en-tête, un fichier de détail et un fichier de fin que nous allons fusionner à l’aide de Databricks Spark Scala.

Le fichier d’en-tête doit être écrit en premier, suivi du fichier de détail et du fichier de fin.

Préparation des fichiers :

Fichier détaillé :

Le Fichier Détail contient les données principales du fichier ici dans ce cas il contient le Pays et ses majuscules correspondantes.

En tête de fichier:

Le fichier d’en-tête contient le nom du type de fichier, parfois la date à laquelle le fichier est généré et l’en-tête du contenu dans le fichier de détail.

Fichier de bande-annonce :

Le fichier de fin contient souvent le nombre de lignes présentes dans le fichier de détail.

Approche de fusion :

Nous lirons les fichiers dans l’ordre approprié, puis les écrirons dans un seul fichier. Enfin, nous devons supprimer les fichiers que nous avons utilisés, ce qui est une bonne approche.

Fichier fusionné :

Vous trouverez ci-dessous le fichier de sortie fusionné dans lequel tous les en-têtes, détails et bandes-annonces sont affichés dans l’ordre.

Les références:

Consultez le blog sur l’écriture dans DataFrame ici : et sur l’utilisation de DBFS ici : DBFS (système de fichiers Databricks) dans Apache Spark / Blogs / Perficient

En savoir plus sur Databricks ici : Documentation sur les Databricks | Databricks sur AWS

Conclusion:

La fusion efficace de fichiers est essentielle pour les tâches de traitement de données, en particulier lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données. Dans cet article de blog, nous avons expliqué comment fusionner des fichiers à l’aide de Scala sur Databricks via des approches séquentielles et parallèles. En fonction de votre cas d’utilisation spécifique et de la taille de votre ensemble de données, vous pouvez opter pour la méthode la mieux adaptée pour fusionner efficacement des fichiers. Les capacités informatiques distribuées de Databricks, associées à la flexibilité de Scala, en font une combinaison puissante pour gérer les tâches Big Data.