spark 读取ftp_Spark开发-SparkSQL读写数据

本文介绍了如何使用SparkSQL读取FTP上的数据,包括DataFrameReader的load和特定格式的读取方法,以及DataFrameWriter的保存操作,如Parquet和CSV。讨论了insertInto和saveAsTable在增量操作中的区别,并提供了将数据写入Hive表的步骤,强调了数据确认、表创建和任务配置的注意事项。

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SparkSQL数据读写

DataFrameReader

DataFrameWriter

DataFrameReader 对应的组件 SCHEMA OPTION FORMAT

DataFrameReader 有两种访问方式,

一种是使用 load 方法加载, 使用 format 指定加载格式,

还有一种是使用封装方法, 类似 csv, json, jdbc 等

//.第一种形式 READ + FORMAT +load读取

spark.read

.format("csv")

.option("header",value=true)

.option("inferSchema",value = true)

.load("dataset/1231.csv")

//2.第二种形式 使用具体文件类型读取 READ

spark.read

.option("header",value=true)

.option("inferSchema",value = true)

.csv("dataset/1231.csv")

DataFrameWriter 也有两种使用方式, 一种是使用 format 配合 save,

默认的 format 是 Parquet

还有一种是使用封装方法, 例如 csv, json, saveAsTable 等

def parquet(path: String): Unit = { format("parquet").save(path)}

def csv (path: String): Unit = { format("csv").save(path)}

DataFrameWriter

增量操作

使用spark做增量操作的时候,

insertInto 和 mode(SaveMode.A

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