我们遇到个特别的需求，一个数据接入的流程跑的太慢，需要升级为用大数据方式去处理，提高效率。

数据：

　　数据csv文件用Zip 压缩后放置在SFTP中

数据来源：

　　SFTP

数据操作：

　　文件和它的压缩包一致，后缀不同。文件名中包含渠道、日期、操作标记("S"追加,"N"全量,"D"删除)

升级前的操作方式：

　　shell脚本将文件从SFTP下载到Linux服务器本地，解压。

　　历史数据也下载下来。

　　根据文件名中的操作标记，对历史数据作操作。

　　把新的结果数据上传回SFTP。

　　SFTP上的zip数据移动到备份目录。

升级后的操作方式：

　　用SFTPUtil工具类将ZIP文件转为输入流作为ZipInputStream的实例化的入参

　　将解压流作为Hadoop的输出流的入参，此时。

　　用Spark读取Hadoop的文件抽象RDD

　　对于两文件