如何创建通用正则表达式，以便可以在scala spark中提取所有组结果

debugcn 发表于 Dev

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我们有.txt日志文件，我使用scala spark来读取该文件。该文件按行包含数据集。我如下一一读取数据

val sc = spark.SparkContext
val dataframe = sc.textFile(/path/to/log/*.txt)

主要是所有日志文件中的数据是三种类型，如下所示之一

ManagedElement=LNJ05193B,ENodeBFunction=1,RadioBearerTable=default,DataRadioBearer=1 dlMaxRetxThreshold 8   LNJ05193B   dlMaxRetxThreshold  8
ManagedElement=LNJ05024D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=DNJ05024D31 enableServiceSpecificHARQ false DNJ05024D31 enableServiceSpecificHARQ   FALSE
ManagedElement=LNJ05024D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=LNJ05024D31 primaryUpperLayerInd OFF    LNJ05024D31 primaryUpperLayerInd    OFF

第二种类型的线就是这种类型

ManagedElement=LNJ05024D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=BNJ05024D31,EUtranFreqRelation=5035 connectedModeMobilityPrio 7 LNJ05024D   5035    connectedModeMobilityPrio

和一些原始行如下：

ManagedElement=LNJ05147D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=LNJ05147D11,EUtranFreqRelation=2250,EUtranCellRelation=310260-51992-1 cellIndividualOffsetEUtran 0  LNJ05147D11 2250    310260  cellIndividualOffsetEUtran  0

我尝试制作一个包含以上所有记录的通用csv文件，如下所示

在所有类型的行中，共同的部分是Mana =和ENF =，因此要使用正则表达式，例如

val regx_first_exp = """"Manag=(\w*).*ENF=(\w),.*""".r

最后两个词是关键值，可以如下提取

val last_two = """(\w+)=(\w+[^=])"""".r

在两者之间，我尝试在不同的等式to（= sign）之后提取值，如果没有匹配项，则想要放入不同的列中，而不是在特定的列中简单地放置空值。

最终出来像：

+--------------+-----------+---------------+--------------+--------------------------+----------+
|managedElement|cellFDD    |targetFrequency|targetCell    |paramName                 |paramValue|
+--------------+-----------+---------------+--------------+--------------------------+----------+
|LNJ05025D     |DNJ05025D31|AWS_2087       |null          |threshXHighQ              |0         |
|LNJ05024D     |BNJ05024D31|5035           |null          |connectedModeMobilityPrio |7         |
|LNJ05193B     |null       |null           |null          |dlMaxRetxThreshold        |8         |
|LNJ05024D     |DNJ05024D31|null           |null          |enableServiceSpecificHARQ |false     |
|LNJ05024D     |LNJ05024D31|null           |null          |primaryUpperLayerInd      |OFF       |
|LNJ05147D     |LNJ05147D11|2250           |310260-51992-1|cellIndividualOffsetEUtran|0         |
+--------------+-----------+---------------+--------------+--------------------------+----------+

我们可以在单个正则表达式或多个udf函数中与最小过滤器一样多吗？

我是Scala的新手，请提供相同的建议。图像中的最后一列仅用于一种行的类型，一一提到。

复活

这里是一个解决方案，使用模式匹配正则表达式的4个不同的正则表达式表达作品解释在这里：

val df = Seq(
 ("ManagedElement=LNJ05025D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=DNJ05025D31,UtranFreqRelation=AWS_2087 threshXHighQ 0"),
 ("ManagedElement=LNJ05024D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=BNJ05024D31,EUtranFreqRelation=5035 connectedModeMobilityPrio 7"),
 ("ManagedElement=LNJ05193B,ENodeBFunction=1,RadioBearerTable=default,DataRadioBearer=1 dlMaxRetxThreshold 8"),
 ("ManagedElement=LNJ05024D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=DNJ05024D31 enableServiceSpecificHARQ false"),
 ("ManagedElement=LNJ05024D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=LNJ05024D31 primaryUpperLayerInd OFF"),
 ("ManagedElement=LNJ05147D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=LNJ05147D11,EUtranFreqRelation=2250,EUtranCellRelation=310260-51992-1 cellIndividualOffsetEUtran 0")
).toDF("logs")

case class LogItem(managedElement: String, cellFDD: String, targetFrequency: String, targetCell: String, paramName: String, paramValue: String)

// 1st type: ManagedElement=LNJ05025D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=DNJ05025D31,UtranFreqRelation=AWS_2087 threshXHighQ 0
// extract 5 groups
val log1RegExpr = """^ManagedElement=(\w+).*EUtranCellFDD=(\w+).*tranFreqRelation=(\w+)\s(\w+)\s(\w+)$""".r

// 2nd type: ManagedElement=LNJ05193B,ENodeBFunction=1,RadioBearerTable=default,DataRadioBearer=1 dlMaxRetxThreshold 8
// extract 3 groups
val log2RegExpr = """^ManagedElement=(\w+).*\s(\w+)\s(\w+)$""".r

// 3rd type: ManagedElement=LNJ05024D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=DNJ05024D31 enableServiceSpecificHARQ false
// extract 4 groups
val log3RegExpr = """^ManagedElement=(\w+).*EUtranCellFDD=(\w+)\s(\w+)\s(\w+)$""".r

// 4th type: ManagedElement=LNJ05147D,ENodeBFunction=1,EUtranCellFDD=LNJ05147D11,EUtranFreqRelation=2250,EUtranCellRelation=310260-51992-1 cellIndividualOffsetEUtran 0
// extract 6 groups
val log4RegExpr = """^ManagedElement=(\w+).*EUtranCellFDD=(\w+).*tranFreqRelation=(\w+).*EUtranCellRelation=(\S+)\s(\w+)\s(\w+)$""".r

df.map{row =>
  row.getString(0) match {
    case log4RegExpr(me, cf, tf, tc, pn, pv) => LogItem(me, cf, tf, tc, pn, pv)
    case log1RegExpr(me, cf, tf, pn, pv) => LogItem(me, cf, tf, null, pn, pv)
    case log3RegExpr(me, cf, pn, pv) => LogItem(me, cf, null, null, pn, pv)
    case log2RegExpr(me, pn, pv) => LogItem(me, null, null, null, pn, pv)
    case _ => throw new Exception("Invalid format")
  }
}.show(false)

并输出：

+--------------+-----------+---------------+--------------+--------------------------+----------+
|managedElement|cellFDD    |targetFrequency|targetCell    |paramName                 |paramValue|
+--------------+-----------+---------------+--------------+--------------------------+----------+
|LNJ05025D     |DNJ05025D31|AWS_2087       |null          |threshXHighQ              |0         |
|LNJ05024D     |BNJ05024D31|5035           |null          |connectedModeMobilityPrio |7         |
|LNJ05193B     |null       |null           |null          |dlMaxRetxThreshold        |8         |
|LNJ05024D     |DNJ05024D31|null           |null          |enableServiceSpecificHARQ |false     |
|LNJ05024D     |LNJ05024D31|null           |null          |primaryUpperLayerInd      |OFF       |
|LNJ05147D     |LNJ05147D11|2250           |310260-51992-1|cellIndividualOffsetEUtran|0         |
+--------------+-----------+---------------+--------------+--------------------------+----------+

如您所见，在匹配给定表达式之一之后，我们返回了案例类LogItem的实例。

这里有两件事要注意：