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使用Spark读取并分析二进制文件

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使用Spark读取并分析二进制文件客户希望通过spark来分析二进制文件中0和1的数量以及占比。如果要分析的是目录，则针对目录下的每个文件单独进行分析。分析后的结果保存与被分析文件同名的日志文件中，内容包括0和1字符的数量与占比。

需求

客户希望通过spark来分析二进制文件中0和1的数量以及占比。如果要分析的是目录，则针对目录下的每个文件单独进行分析。分析后的结果保存与被分析文件同名的日志文件中，内容包括0和1字符的数量与占比。

要求：如果值换算为二进制不足八位，则需要在左侧填充0。

可以在linux下查看二进制文件的内容。命令：

xxd –b –c 1 filename

-c 1是显示1列1个字符，-b是显示二进制

Python版本

代码

# This Python file uses the following encoding: utf-8

from __future__ import division
import os
import time
import sys
from pyspark import SparkConf, SparkContext

APP_NAME = "Load Bin Files"


def main(spark_context, path):
    file_paths = fetch_files(path)
    for file_path in file_paths:
        outputs = analysis_file_content(spark_context, path + "/" + file_path)
        print_outputs(outputs)
        save_outputs(file_path, outputs)


def fetch_files(path):
    if os.path.isfile(path):
        return [path]
    return os.listdir(path)


def analysis_file_content(spark_context, file_path):
    data = spark_context.binaryRecords(file_path, 1)
    records = data.flatMap(lambda d: list(bin(ord(d)).replace('0b', '').zfill(8)))
    mapped_with_key = records.map(lambda d: ('0', 1) if d == '0' else ('1', 1))
    result = mapped_with_key.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

    total = result.map(lambda r: r[1]).sum()
    return result.map(lambda r: format_outputs(r, total)).collect()


def format_outputs(value_with_key, total):
    tu = (value_with_key[0], value_with_key[1], value_with_key[1] / total * 100)
    return "字符{0}的数量为{1}, 占比为{2:.2f}%".format(*tu)


def print_outputs(outputs):
    for output in outputs:
        print output


def save_outputs(file_path, outputs):
    result_dir = "result"
    if not os.path.exists(result_dir):
        os.mkdir(result_dir)

    output_file_name = "result/" + file_name_with_extension(file_path) + ".output"
    with open(output_file_name, "a") as result_file:
        for output in outputs:
            result_file.write(output + "\n")
        result_file.write("统计于{0}\n\n".format(format_logging_time()))


def format_logging_time():
    return time.strftime('%Y-%m-%d %H:%m:%s', time.localtime(time.time()))


def file_name_with_extension(path):
    last_index = path.rfind("/") + 1
    length = len(path)
    return path[last_index:length]


if __name__ == "__main__":
    conf = SparkConf().setMaster("local[*]")
    conf = conf.setAppName(APP_NAME)
    sc = SparkContext(conf=conf)

    if len(sys.argv) != 2:
        print("请输入正确的文件或目录路径")
    else:
        main(sc, sys.argv[1])

核心逻辑都在analysis_file_content方法中。

运行

python是脚本文件，无需编译。不过运行的前提是要安装好pyspark。运行命令为：

./bin/spark-submit /Users/zhangyi/PycharmProjects/spark_binary_files_demo/parse_files_demo.py "files"

遇到的坑

开发环境的问题

要在spark下使用python，需要事先使用pip安装pyspark。结果安装总是失败。python的第三方库地址是https://pypi.python.org/simple/，在国内访问很慢。通过搜索问题，许多文章提到了国内的镜像库，例如豆瓣的库，结果安装时都提示找不到pyspark。

查看安装错误原因，并非不能访问该库，仅仅是访问较慢，下载了不到8%的时候就提示下载失败。这实际上是连接超时的原因。因而可以修改连接超时值。可以在~/.pip/pip.conf下增加：

[global]
timeout = 6000

虽然安装依然缓慢，但至少能保证pyspark安装完毕。但是在安装py4j时，又提示如下错误信息（安装环境为mac）：

OSError: [Errno 1] Operation not permitted: '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/share'

即使这个安装方式是采用sudo，且在管理员身份下安装，仍然提示该错误。解决办法是执行如下安装：

pip install --upgrade pip

sudo pip install numpy --upgrade --ignore-installed

sudo pip install scipy --upgrade --ignore-installed

sudo pip install scikit-learn --upgrade --ignore-installed

然后再重新执行sudo pip install pyspark，安装正确。

字符编码的坑

在提示信息以及最后分析的结果中都包含了中文。运行代码时，会提示如下错误信息：

SyntaxError: Non-ASCII character '\xe5' in file /Users/zhangyi/PycharmProjects/spark_binary_files_demo/parse_files_demo.py on line 36, but no encoding declared; see http://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details

需要在代码文件的首行添加如下编码声明：

# This Python file uses the following encoding: utf-8

SparkConf的坑

初始化SparkContext的代码如下所示：

conf = SparkConf().setMaster("local[*]")
conf = conf.setAppName(APP_NAME)
sc = SparkContext(conf)

结果报告运行错误：

Error initializing SparkContext.
org.apache.spark.SparkException: Could not parse Master URL: '<pyspark.conf.SparkConf object at 0x106666390>'

根据错误提示，以为是Master的设置有问题，实际上是实例化SparkContext有问题。阅读代码，发现它的构造函数声明如下所示：

def __init__(self, master=None, appName=None, sparkHome=None, pyFiles=None,
            environment=None, batchSize=0, serializer=PickleSerializer(), conf=None,
            gateway=None, jsc=None, profiler_cls=BasicProfiler):

而前面的代码仅仅是简单的将conf传递给SparkContext构造函数，这就会导致Spark会将conf看做是master参数的值，即默认为第一个参数。所以这里要带名参数：

sc = SparkContext(conf = conf)

sys.argv的坑

我需要在使用spark-submit命令执行python脚本文件时，传入我需要分析的文件路径。与scala和java不同。scala的main函数参数argv实际上可以接受命令行传来的参数。python不能这样，只能使用sys模块来接收命令行参数，即sys.argv。

argv是一个list类型，当我们通过sys.argv获取传递进来的参数值时，一定要明白它会默认将spark-submit后要执行的python脚本文件路径作为第一个参数，而之后的参数则放在第二个。例如命令如下：

./bin/spark-submit /Users/zhangyi/PycharmProjects/spark_binary_files_demo/parse_files_demo.py "files"

则：

  • argv[0]: /Users/zhangyi/PycharmProjects/spark_binary_files_demo/parse_files_demo.py
  • argv[1]: files

因此，我需要获得files文件夹名，就应该通过argv[1]来获得。

此外，由于argv是一个list，没有size属性，而应该通过len()方法来获得它的长度，且期待的长度为2。

整数参与除法的坑

在python 2.7中，如果直接对整数执行除法，结果为去掉小数。因此4 / 5得到的结果却是0。在python 3中，这种运算会自动转型为浮点型。

要解决这个问题，最简单的办法是导入一个现成的模块：

from __future__ import division

注意：这个import的声明应该放在所有import声明前面。

Scala版本

代码

package bigdata.demo

import java.io.File
import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Calendar

import com.google.common.io.{Files => GoogleFiles}
import org.apache.commons.io.Charsets
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Binary Files").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    if (args.size != 1) {
      println("请输入正确的文件或目录路径")
      return
    }

    def analyseFileContent(filePath: String): RDD[String] = {
      val data = sc.binaryRecords(filePath, 1)
      val records = data.flatMap(x => x.flatMap(x => toBinaryStr(byteToShort(x)).toCharArray))
      val mappedWithKey = records.map(i => if (i == '0') ('0', 1L) else ('1', 1L))
      val result = mappedWithKey.reduceByKey(_ + _)

      val sum = result.map(_._2).sum()
      result.map { case (key, count) => formatOutput(key, count, sum)}
    }

    val path = args.head
    val filePaths = fetchFiles(path)
    filePaths.par.foreach { filePath =>
      val outputs = analyseFileContent(filePath)
      printOutputs(outputs)
      saveOutputs(filePath, outputs)
    }
  }

  private def byteToShort(b: Byte): Short =
    if (b < 0) (b + 256).toShort else b.toShort

  private def toBinaryStr(i: Short, digits: Int = 8): String =
    String.format("%" + digits + "s", i.toBinaryString).replace(' ', '0')

  private def printOutputs(outputs: RDD[String]): Unit = {
    outputs.foreach(println)
  }

  private def saveOutputs(filePath: String, outputs: RDD[String]): Unit = {
    val resultDir = new File("result")
    if (!resultDir.exists()) resultDir.mkdir()

    val resultFile = new File("result/" + getFileNameWithExtension(filePath) + ".output")
    outputs.foreach(line => GoogleFiles.append(line + "\n", resultFile, Charsets.UTF_8))
    GoogleFiles.append(s"统计于：${formatLoggingTime()}\n\n", resultFile, Charsets.UTF_8)
  }

  private def formatLoggingTime(): String = {
    val formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
    formatter.format(Calendar.getInstance().getTime)
  }

  private def getFileNameWithExtension(filePath: String): String = {
    filePath.substring(filePath.lastIndexOf("/") + 1)
  }

  private def fetchFiles(path: String): List[String] = {
    val fileOrDirectory = new File(path)
    fileOrDirectory.isFile match {
      case true => List(path)
      case false => fileOrDirectory.listFiles().filter(_.isFile).map(_.getPath).toList
    }
  }

  private def formatPercent(number: Double): String = {
    val percent = "%1.2f" format number * 100
    s"${percent}%"
  }

  private def formatOutput(key: Char, count: Long, sum: Double): String = {
    s"字符${key}的数量为${count}, 占比为${formatPercent(count/sum)}"
  }
}

运行

通过sbt对代码进行编译、打包后，生成jar文件。然后在spark主目录下运行：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class bigdata.demo.Main --master spark://<ip>  $SPARK_HOME/jars/binaryfilesstastistics_2.11-1.0.jar file:///share/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/derby.log

最后的参数”file:///share/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/derby.log”就是main函数接收的参数，即要分析的文件目录。如果为本地目录，需要指定文件协议file://，如果为HDFS目录，则指定协议hdfs://。

遇到的坑

byte类型的值

在Scala中，Byte类型为8位有符号补码整数。数值区间为 -128 到 127。倘若二进制值为11111111，通过SparkContext的binaryRecords()方法读进Byte数据后，其值为-1，而非255。原因就是补码的缘故。如果十进制为128，转换为Byte类型后，值为-128。

而对于-1，如果执行toBinaryString()，则得到的字符串为”11111111111111111111111111111111”，而非我们期待的”11111111”。如下图所示：

使用Spark读取并分析二进制文件

针对八位的二进制数值，可以编写一个方法，将Byte类型转为Short类型，然后再调用toBinaryString()方法转换为对应的二进制字符串。

private def byteToShort(b: Byte): Short =
  if (b < 0) (b + 256).toShort else b.toShort

而对于不足八位的二进制数值，如果直接调用toBinaryString()方法，则二进制字符串将不到八位。可以利用String的format进行格式化：

private def toBinaryStr(i: Short, digits: Int = 8): String =
  String.format("%" + digits + "s", i.toBinaryString).replace(' ', '0')

当然，可以将这两个方法定义为Byte与Short的隐式方法。

今天的文章使用Spark读取并分析二进制文件分享到此就结束了，感谢您的阅读。

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