Spark读取数据及保存数据_sparksession.write-优快云博客

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创建SparkSession

sparkSQl 可以读取不同数据源的数据，比如jdbc,json,csv,parquet
执行读操作就用sparkSession.read.文件类型，执行写操作就用SparkSession.write.文件类型

首先创建一个SparkSession：

val spark = SparkSession.builder().appName("load data")
      .master("local[4]")
      .getOrCreate()

如果通过spark-shell 进入的，会自动创建

[xxx@hadoop bin]$ ./spark-shell
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
2020-06-15 16:17:00,429 [main] WARN  org.apache.spark.util.Utils - Service 'SparkUI' could not bind on port 4040. Attempting port 4041.
2020-06-15 16:17:00,430 [main] WARN  org.apache.spark.util.Utils - Service 'SparkUI' could not bind on port 4041. Attempting port 4042.
2020-06-15 16:17:00,430 [main] WARN  org.apache.spark.util.Utils - Service 'SparkUI' could not bind on port 4042. Attempting port 4043.
2020-06-15 16:17:00,431 [main] WARN  org.apache.spark.util.Utils - Service 'SparkUI' could not bind on port 4043. Attempting port 4044.
Spark context Web UI available at http://172.20.xx.xx:4044
Spark context available as 'sc' (master = yarn, app id = application_1565137100893_1929326).
Spark session available as 'spark'.

读取数据

jdbc

读取

   //load这个函数是并没有真正读取MySQL中的数据，而是建立了一个连接，记录了这个表头(Schema)的信息
    val logs: DataFrame = spark.read.format("jdbc").options(
      Map("url" -> "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata",
        "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver",
        "dbtable" -> "logs",
        "user" -> "root",
        "password" -> "")
    ).load()

保存

//将结果写入到数据库中
    val props = new Properties()
    props.put("user","root")
    props.put("password","")
    //mode是模式
    // ignore表示不做任何改变，直接写，如果要写入的表已经存在，则不追加也不覆盖
    result.write.mode("ignore").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata","logs1",props)

json

//读取json文件(读取的数据格式直接就是DataFrame,因为json文件中可以保存属性名和属性值)
val logs: DataFrame = spark.read.json("/home/hadoop/app/json")

//DataFrame保存成json(可以保存更多的信息，属性和属性名（表头）)
 result.write.json("/home/hadoop/app/json")

csv

//读取csv文件(根据字段分割就知道一行有多少列数据,然后会给每一列取一个名字)
val logs: DataFrame = spark.read.csv("/home/hadoop/app/csv")
 //自己定义每一列的名称
val csv: DataFrame = logs.toDF("id","name","age")

//DataFrame保存成csv(保存好的数据用逗号隔开,没有表头信息)
 result.write.csv("/home/hadoop/app/csv")

parquet

//读取parquet文件(还可以指定HDFS目录),可以智能的知道每一列数据的类型
val parquetLines: DataFrame = spark.read.parquet("/home/hadoop/app/parquet")
//或者使用另一种方式读取
val parquetLines: DataFrame = spark.read.format("parquet").load("/home/hadoop/app/parquet")

//DataFrame保存成parquet(智能类型的数据源,列式存储),既保存数据，又保存了Schema信息
result.write.parquet("/home/hadoop/app/parquet")

保存数据

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

//todo:sparksql可以把结果数据保存到不同的外部存储介质中
object SaveResult {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1、创建SparkConf对象
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("Result").setMaster("local[2]")

    //2、创建SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

    //3、加载数据源 //也可以换成HDFS路径
    val jsonDF: DataFrame = spark.read.json("d:\\data\\score.json")

    //4、把DataFrame注册成表
    jsonDF.createTempView("t_score")

    //todo:5、统计分析
    val result: DataFrame = spark.sql("select * from t_score where score > 80")

    //保存结果数据到不同的外部存储介质中
    //todo: 5.1 保存结果数据到文本文件  ----  保存数据成文本文件目前只支持单个字段，不支持多个字段
    result.select("name").write.text("./data/result/123.txt")

    //todo: 5.2 保存结果数据到json文件
    result.write.json("./data/json")

    //todo: 5.3 保存结果数据到parquet文件
    result.write.parquet("./data/parquet")

    //todo: 5.4 save方法保存结果数据，默认的数据格式就是parquet
    result.write.save("./data/save")

    //todo: 5.5 保存结果数据到csv文件
    result.write.csv("./data/csv")

    //todo: 5.6 保存结果数据到表中
    result.write.saveAsTable("t1")

    //todo: 5.7  按照单个字段进行分区 分目录进行存储
    result.write.partitionBy("classNum").json("./data/partitions")

    //todo: 5.8  按照多个字段进行分区 分目录进行存储
    result.write.partitionBy("classNum","name").json("./data/numPartitions")


    spark.stop()
  }

}