DataFrameReader、DataFrameWrite、Spark整合Hive、JDBC

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DataFrameReader、DataFrameWrite、Spark整合Hive、JDBC

2023-11-10 14:58| 来源: 网络整理| 查看: 265

数据读写初识 DataFrameReader

SparkSQL 的一个非常重要的目标就是完善数据读取, 所以 SparkSQL 中增加了一个新的框架, 专门用于读取外部数据源, 叫做 DataFrameReader

def reader1(): Unit = { // 1. 创建 SparkSession val spark = SparkSession.builder() .master("local[6]") .appName("reader1") .getOrCreate() // 2. 框架在哪 val reader: DataFrameReader = spark.read }

DataFrameReader 由如下几个组件组成在这里插入图片描述

DataFrameReader 两种访问方式

一种是使用 load 方法加载, 使用 format 指定加载格式一种是使用封装方法, 类似 csv, json, jdbc 等.

def reader2(): Unit = { // 创建 SparkSession val spark = SparkSession.builder() .master("local[6]") .appName("reader2") .getOrCreate() // 第一种形式 load spark.read .format("csv") .option("header", value = true) .option("inferSchema", value = true) .load("dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv") .show(10) // 第二种形式 csv 等封装方法 spark.read .option("header", value = true) .option("inferSchema", value = true) .csv("dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv") .show(10) }

但是其实这两种方式本质上一样, 因为类似 csv 这样的方式只是 load 的封装

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如果使用 load 方法加载数据, 但是没有指定 format 的话, 默认是按照 Parquet 文件格式读取

也就是说, SparkSQL 默认的读取格式是 Parquet

初识 DataFrameWriter

对于 ETL 来说, 数据保存和数据读取一样重要, 所以 SparkSQL 中增加了一个新的数据写入框架, 叫做 DataFrameWriter

val spark: SparkSession = ... val df = spark.read .option("header", true) .csv("dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv") val writer: DataFrameWriter[Row] = df.write

DataFrameWriter 中由如下几个部分组成在这里插入图片描述 mode 指定了写入模式, 例如覆盖原数据集, 或者向原数据集合中尾部添加等 DataFrameWriter 也有两种使用方式, 一种是使用 format 配合 save, 还有一种是使用封装方法, 例如 csv, json, saveAsTable 等

def writer1(): Unit = { val df = spark.read.option("header", true).csv("dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv") // 使用 json 保存，因为方法是 json，所以隐含的 format 是 json df.write.json("dataset/beijing_pm.json") // 使用 save 保存，使用 format 设置文件格式 df.write.format("json").save("dataset/beijing_pm2.json") } 读写 Parquet 格式文件什么时候会用到 Parquet ?

00a2a56f725d86b5c27463f109c43d8c 在 ETL 中, Spark 经常扮演 T 的职务, 也就是进行数据清洗和数据转换.

为了能够保存比较复杂的数据, 并且保证性能和压缩率, 通常使用 Parquet 是一个比较不错的选择.

所以外部系统收集过来的数据, 有可能会使用 Parquet, 而 Spark 进行读取和转换的时候, 就需要支持对 Parquet 格式的文件的支持.

使用代码读写 Parquet文件

默认不指定 format 的时候, 默认就是读写 Parquet 格式的文件

def parquet(): Unit = { // 1. 读取 CSV 文件的数据 val df = spark.read .option("header", true) .csv("dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv") // 2. 把数据写为 Parquet 格式 // 写入的时候, 默认格式就是 parquet // 写入模式, 报错, 覆盖, 追加, 忽略 df.write .mode(SaveMode.Overwrite) .save("dataset/beijing_pm3") // 3. 读取 Parquet 格式文件 // 默认格式是否是 paruet? 是 // 是否可能读取文件夹呢? 是 spark.read .load("dataset/beijing_pm3") .show() } 写入 P

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