spark 中文件内容是这样的# bfd NM-HH-XXY-100G2003IPIDC-V4 bind peer-ip 42.123.66.66 interface 100GE1/1/0 source-ip 42.123.66.65 auto detect-multiplier 5 min-tx-interval 100 min-rx-interval 100 # bfd NM-HH-XXY-100G2003IPIDC-V6 bind peer-ipv6 240E:108:0:...-DPDK中文网

你可以使用正则表达式和Spark的DataFrame API来处理文件内容，将每个以 # 结尾的段落解析为一行，并根据字段提取数据，最后创建DataFrame。下面是一个示例：

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._
import scala.util.matching.Regex

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Parse File")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 定义文件路径
val filePath = "path/to/your/file.txt"

// 使用wholeTextFiles读取文件内容
val fileData = spark.sparkContext.wholeTextFiles(filePath)

// 定义正则表达式模式
val pattern = """(?s)#(.*?)#""".r

// 解析每个以#结尾的段落为一行数据
val parsedData = fileData.flatMap { case (_, content) =>
  pattern.findAllMatchIn(content).map { matchResult =>
    val paragraph = matchResult.group(1).trim

    // 使用正则表达式提取字段值
    val v4Pattern = """bfd\s+(.*?)\s+bind\s+peer-ip\s+(\d+\.\d+\.\d+\.\d+)\s+interface\s+(.*?)\s+source-ip\s+(\d+\.\d+\.\d+\.\d+)\s+auto""".r
    val v6Pattern = """bfd\s+(.*?)\s+bind\s+peer-ipv6\s+(\S+)\s+interface\s+(.*?)\s+source-ipv6\s+(\S+)\s+auto""".r
    
    val result: Option[(String, String, String, String)] = paragraph match {
      case v4Pattern(name, peerIP, intf, sourceIP) =>
        Some((name, peerIP, intf, sourceIP))
      case v6Pattern(name, peerIPv6, intf, sourceIPv6) =>
        Some((name, peerIPv6, intf, sourceIPv6))
      case _ => None
    }
    
    result.map(Row.fromTuple)
  }
}

// 定义Schema并创建DataFrame
val schema = spark.createStructType(Array(
  org.apache.spark.sql.types.StructField("name", org.apache.spark.sql.types.StringType),
  org.apache.spark.sql.types.StructField("peer", org.apache.spark.sql.types.StringType),
  org.apache.spark.sql.types.StructField("interface", org.apache.spark.sql.types.StringType),
  org.apache.spark.sql.types.StructField("source", org.apache.spark.sql.types.StringType)
))

val df = spark.createDataFrame(parsedData.getOrElse(Seq.empty[Row]), schema)

df.show(false)

以上代码假设你要处理的文件路径是 path/to/your/file.txt。

代码中使用了wholeTextFiles方法读取文件内容，然后通过正则表达式模式找到每个以 # 结尾的段落，并根据字段值进行提取。最后，根据定义好的Schema创建DataFrame，并展示结果。

请确保在执行上述代码之前已经配置好正确的Spark环境，并且将相关依赖添加到项目中。

内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问