load、save方法、spark sql的几种数据源

load、save方法的用法 

        DataFrame usersDF = sqlContext.read().load("hdfs://spark1:9000/users.parquet");
        
        usersDF.select("name", "favorite_color").write()
                .save("hdfs://spark1:9000/namesAndFavColors.parquet");  


  //load、save方法~指定文件格式
        DataFrame peopleDF = sqlContext.read().format("json")
                .load("hdfs://spark1:9000/people.json");
        peopleDF.select("name").write().format("parquet")

                .save("hdfs://spark1:9000/peopleName_java"); 

parquet数据源：

 -》加载parquet数据

DataFrame usersDF = sqlContext.read().parquet("hdfs://spark1:9000/spark-study/users.parquet");

 

-》parquet分区自动推断

将只有两个字段的user.parquet存到 /users/gender=male/country=us/ 目录下（如下）， 

 

使用如下代码加载users.parquet的数据后，得到的usersDF中将会有4个字段 

DataFrame usersDF = sqlContext.read().parquet("hdfs://spark1:9000/spark-study/users/gender=male/country=us/users.parquet");

 其中gender字段的值为male，country的值为us

 

-》合并元数据

parquet合并元数据： http://www.cnblogs.com/key1309/p/5332089.html

json数据源： 

DataFrame studentScoresDF = sqlContext.read().json("hdfs://spark1:9000/spark-study/students.json");

 

//json数据源的格式要求：

 

 

 

Hive数据源

// 待续。。。

 

 

JDBC数据源：

 http://www.cnblogs.com/key1309/p/5350179.html

 

转载于:https://www.cnblogs.com/key1309/p/5352365.html