Spark基础学习笔记24:Spark SQL数据源 - 基本操作

本文详细介绍了Spark SQL中数据源的基本操作,包括默认的Parquet数据源,如何读取Parquet、CSV、JSON和JDBC数据源,以及数据写入模式的设定。还探讨了分区自动推断的使用,通过示例展示了如何利用Spark SQL进行高效的数据处理和存储。

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零、本讲学习目标

  1. 学会使用默认数据源
  2. 学会手动指定数据源
  3. 理解数据写入模式
  4. 掌握分区自动推断

Spark SQL支持通过DataFrame接口对各种数据源进行操作。DataFrame可以使用相关转换算子进行操作,也可以用于创建临时视图。将DataFrame注册为临时视图可以对其中的数据使用SQL查询。

一、基本操作

  • Spark SQL提供了两个常用的加载数据和写入数据的方法:load()方法和save()方法。load()方法可以加载外部数据源为一个DataFrame,save()方法可以将一个DataFrame写入指定的数据源。

二、默认数据源

(一)默认数据源Parquet

  • 默认情况下,load()方法和save()方法只支持Parquet格式的文件,Parquet文件是以二进制方式存储数据的,因此不可以直接读取,文件中包括该文件的实际数据和Schema信息,也可以在配置文件中通过参数spark.sql.sources.default对默认文件格式进行更改。Spark SQL可以很容易地读取Parquet文件并将其数据转为DataFrame数据集。<
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