Test Scala para leer un fichero Avro con Spark

Aquí tienes un ejemplo de código en Scala que implementa un test basado en FlatSpec de la librería ScalaTest. El test lee un archivo Avro ubicado en una carpeta de recursos, cuenta el número de registros y muestra el esquema del DataFrame:

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.scalatest.flatspec.AnyFlatSpec import org.scalatest.matchers.should.Matchers class AvroFileSpec extends AnyFlatSpec with Matchers { // Crear una sesión de Spark val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("AvroFileSpec") .master("local[*]") .getOrCreate() "Avro file" should "be read correctly" in { // Ruta del archivo Avro en los recursos val avroPath = getClass.getResource("/example.avro").getPath // Leer el archivo Avro en un DataFrame val df: DataFrame = spark.read.format("avro").load(avroPath) // Contar el número de registros val recordCount = df.count() // Imprimir el número de registros println(s"El archivo Avro contiene $recordCount registros") // Mostrar el esquema del DataFrame df.printSchema() // Realizar las aserciones necesarias recordCount shouldBe 5 // Otras aserciones... } }

En este ejemplo, se utiliza la clase AnyFlatSpec de ScalaTest para definir el test. Dentro del test, se crea una sesión de Spark (SparkSession) para trabajar con datos. Se especifica la ruta del archivo Avro en los recursos utilizando getClass.getResource(). Luego, se lee el archivo Avro en un DataFrame utilizando el formato "avro" y se realiza el conteo de registros.

Se muestra un mensaje con el número de registros utilizando println() y se imprime el esquema del DataFrame utilizando printSchema(). Por último, se realizan aserciones para verificar que el número de registros coincide con el esperado y se pueden agregar otras aserciones según sea necesario.

Recuerda asegurarte de tener las dependencias necesarias para trabajar con Spark y ScalaTest en tu proyecto. Además, coloca el archivo Avro en la carpeta de recursos correspondiente.

El fichero pom.xml correspondiente sería el siguiente:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.example</groupId> <artifactId>your-project</artifactId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> <properties> <scala.version>2.12.15</scala.version> <spark.version>3.2.0</spark.version> <avro.version>1.10.2</avro.version> <scalatest.version>3.2.10</scalatest.version> </properties> <dependencies> <!-- Dependencias de Apache Avro --> <dependency> <groupId>org.apache.avro</groupId> <artifactId>avro</artifactId> <version>${avro.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-avro_${scala.version}</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <!-- Dependencias de ScalaTest --> <dependency> <groupId>org.scalatest</groupId> <artifactId>scalatest_${scala.version}</artifactId> <version>${scalatest.version}</version> <scope>test</scope> </dependency> <!-- Dependencias de Apache Spark --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId> <version>${spark.version}</version> </dependency> </dependencies> </project>

Asegúrate de reemplazar your-project por el nombre de tu proyecto y ajustar las versiones de Scala, Spark, Avro y ScalaTest según tus necesidades.

Con este archivo pom.xml, tendrás todas las dependencias necesarias para trabajar con Avro, Spark y ScalaTest en tu proyecto Maven.

Recuerda ejecutar mvn clean install o mvn test en la línea de comandos para descargar las dependencias y compilar tu proyecto.