Spark-SQL数据源与写出格式

Spark数据源

在Spark SQL中，可以使用各种各样的数据源来操作

注意：使用load 或 save时，默认是Parquet文件。列式存储文件。

举例:
读取 users.parquet 文件
val userDF = spark.read.load("/usr/local/tmp_files/users.parquet")

		userDF.printSchema
		userDF.show
		
		val userDF = spark.read.load("/usr/local/tmp_files/emp.json")
		
	
		保存parquet文件
		userDF.select($"name",$"favorite_color").write.save("/usr/local/tmp_files/parquet")
		
		读取刚刚写入的文件：
		val userDF1 = spark.read.load("/usr/local/tmp_files/parquet/part-00000-1ab4e661-32c6-441a-b320-79d")---> 不推荐
		
		生产：
		val userDF2 = spark.read.load("/usr/local/tmp_files/parquet")
		直接读完了parquet下的所有文件
		
		读json文件 必须format
		两种方式
		val userDF = spark.read.format("json").load("/usr/local/tmp_files/emp.json")
		val userDF3 = spark.read.json("/usr/local/tmp_files/emp.json")

		关于save函数：
			调用save函数的时候，可以指定存储模式，追加、覆盖等等
			
		userDF2.write.save("/usr/local/tmp_files/parquet")
		
		如果此时再次
		userDF2.write.save("/usr/local/tmp_files/parquet")
		报错
		org.apache.spark.sql.AnalysisException: path file:/usr/local/tmp_files/parquet already exists.;
		
		save的时候覆盖
		userDF2.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/parquet")
		
		将结果保存成表
		userDF2.select($"name").write.saveAsTable("table1")
		
		scala> userDF.select($"name").write.saveAsTable("table2")

		scala> spark.sql("select * from table2").show
		+------+
		|  name|
		+------+
		|Alyssa|
		|   Ben|
		+------+

支持Schema的合并

		项目开始  表结构简单 schema简单
		项目越来越大  schema越来越复杂
		
		举例：
		通过RDD来创建DataFrame
		val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map( i => (i,i*2)).toDF("single","double")
		"single","double"  是表结构
		df1.show
		
		df1.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/test_table/key=1")
		
		val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map( i => (i,i*3)).toDF("single","triple")
		df2.show
		df2.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/test_table/key=2")
		
		合并两个部分
		val df3 = spark.read.parquet("/usr/local/tmp_files/test_table")
		
		val df3 = spark.read.option("mergeSchema",true).parquet("/usr/local/tmp_files/test_table")
		
		
		通过RDD来创建DataFrame
		val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map( i => (i,i*2)).toDF("single","double")
		"single","double"  是表结构
		df1.show
		
		df1.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/test_table/tzkt=1")
		
		val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map( i => (i,i*3)).toDF("single","triple")
		df2.show
		df2.write.mode("overwrite").save("/usr/local/tmp_files/test_table/key=2")
		
		合并两个部分
		val df3 = spark.read.parquet("/usr/local/tmp_files/test_table")
		
		val df3 = spark.read.option("mergeSchema",true).parquet("/usr/local/tmp_files/test_table")

json文件

	读取Json文件，生成DataFrame
	val peopleDF = spark.read.json("/usr/local/tmp_files/people.json")
	
	peopleDF.printSchema
	
	peopleDF.createOrReplaceTempView("peopleView")
	
	spark.sql("select * from peopleView").show
	
	Spark SQL 支持统一的访问接口。对于不同的数据源，读取进来，生成DataFrame后，操作完全一样。

JDBC

	使用JDBC操作关系型数据库，加载到Spark中进行分析和处理。
	
	方式一：
		val mysqlDF = spark.read.format("jdbc")
			.option("url","jdbc:mysql://192.168.109.1:3306/company?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf-8")
			.option("user","root")
			.option("password","123456")
			.option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
			.option("dbtable","emp").load
		
		mysqlDF.show
		
	方式二：
		定义一个Properties类
		
		import java.util.Properties
		val mysqlProps = new Properties()
		mysqlProps.setProperty("user","root")
		mysqlProps.setProperty("password","123456")
		
		val mysqlDF1 = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.109.1:3306/company?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf-8","emp",mysqlProps)
		
		mysqlDF1.show

以mysql作为数据源

object JdbcSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    //1.sparkSQL 创建sparkSession
    val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName("JdbcSource")
      .master("local[2]").getOrCreate()

    //2.加载数据源															或者odbc
    val urlData: DataFrame = sparkSession.read.format("jdbc").options(Map(
      "url" -> "jdbc:mysql://localhost:3306/urlcount",
      "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver",
      "dbtable" -> "url_data",
      "user" -> "root",
      "password" -> "root"
    )).load()

    //测试
//    urlData.printSchema()
//    urlData.show()

    //3.过滤数据
    val fData: Dataset[Row] = urlData.filter(x => {
      //uid>2 为何拿到uid?
      x.getAs[Int](0) > 2

    })

    fData.show()

    sparkSession.stop()
  }
}

使用Hive

	比较常见
		（*）spark SQL 完全兼容hive
		（*）需要进行配置
			拷贝一下文件到spark/conf目录下：
				Hive 配置文件： hive-site.xml
				Hadoop 配置文件：core-site.xml hdfs-site.xml
				
		配置好后，重启spark
		
		启动Hadoop 与 hive
		
		spark.sql("create table comany.emp_0410(empno Int,ename String,job String,mgr String,hiredate String,sal Int,comm String,deptno Int)row format delimited fields terminated by ','")

写出格式

object JdbcSource1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.sparkSQL 创建sparkSession
    val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName("JdbcSource")
      .master("local[2]").getOrCreate()

    import sparkSession.implicits._
    //2.加载数据源
    val urlData: DataFrame = sparkSession.read.format("jdbc").options(Map(
      "url" -> "jdbc:mysql://localhost:3306/urlcount",
      "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver",
      "dbtable" -> "url_data",
      "user" -> "root",
      "password" -> "root"
    )).load()

    //3.uid>2
    val r: Dataset[Row] = urlData.filter($"uid" > 2)

    val rs: DataFrame = r.select($"xueyuan",$"number_one")

    //写入以text格式
    //rs.write.text("d:/saveText")

    //写入以json格式
    //rs.write.json("d:/saveJson")

    //写入以csv
    //rs.write.csv("d:/saveCsv")

    rs.write.parquet("d:/savePar")

    rs.show()
    sparkSession.stop()
  }
}