SparkDataSources怎么使用
本篇内容主要讲解“Spark Data Sources怎么使用”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Spark Data Sources怎么使用”吧!
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一:Data Sources(数据源):
1.1 了解数据源。
Spark SQL 支持对各种数据源通过DataFrame接口操作。DataFrame 可以作为正常 的RDDs进行操作,也可以注册为一个临时表。
注册DataFrame为一个表允许您在其数据运行 SQL 查询。本节介绍用于加载和保存使用 Spark数据源的数据的一般方法,然后再进入到可用的内置数据源的特定选项。
1.2 Generic Load/Save Functions(通用加载/保存功能)。
最简单的形式,默认的数据源 (parquet除非否则配置由 spark.sql.sources.default) 将用于所有操作。
eg:第一种读取方式:通过 parquetFile("xxx") 来读取。
首先把spark-1.6.1-bin-hadoop2.6\examples\src\main\resources下的users.parquet上传到HDFS上。
public class SparkSqlDemo4 { private static String appName = "Test Spark RDD"; private static String master = "local"; public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.testing.memory", "269522560000"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(master, appName, conf); //创建了 sqlContext的上下文,注意,它是DataFrame的起点。 SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); DataFrame df = sqlContext.read().load("hdfs://192.168.226.129:9000/txt/sparkshell/users.parquet"); df.select("name", "favorite_color").write().save("namesAndFavColors.parquet"); //指定保存模式 //df.select("name", "favorite_color").write().mode(SaveMode.Overwrite).save("namesAndFavColors.parquet"); //第一种读取方式 DataFrame parquetFile = sqlContext.parquetFile("namesAndFavColors.parquet"); parquetFile.registerTempTable("users"); DataFrame df1 = sqlContext.sql("SELECT name,favorite_color FROM users "); df1.show(); ListlistString = df1.javaRDD().map(new Function () { private static final long serialVersionUID = 1L; public String call(Row row) { return "Name: " + row.getString(0) + " ,FavoriteColor: " + row.getString(1); } }).collect(); for (String string : listString) { System.out.println( string ); } } }
输出结果如下:
+------+--------------+ | name|favorite_color| +------+--------------+ |Alyssa| null| | Ben| red| +------+--------------+ Name: Alyssa ,FavoriteColor: null Name: Ben ,FavoriteColor: red
1.3 Manually Specifying Options(手动指定选项):
你可以也手动指定的数据源,将与您想要将传递给数据源的任何额外选项一起使用。
数据源由其完全限定名称 (即 org.apache.spark.sql.parquet),
但对于内置来源您还可以使用 他们短名称(json, parquet, jdbc)。
DataFrames 任何类型可以转换为其他类型,使用此语法。
eg:第二种读取方式:通过 parquet("xxx") 来读取。
public class SparkSqlDemo5 { private static String appName = "Test Spark RDD"; private static String master = "local"; public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.testing.memory", "269522560000"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(master, appName, conf); //创建了 sqlContext的上下文,注意,它是DataFrame的起点。 SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); DataFrame df = sqlContext.read().format("json").load("hdfs://192.168.226.129:9000/txt/sparkshell/people.json"); df.select("id", "name","sex","age").write().format("parquet").save("people.parquet"); DataFrame parquetFile = sqlContext.read().parquet("people.parquet"); parquetFile.registerTempTable("people"); DataFrame df1 = sqlContext.sql("SELECT id,name,sex,age FROM people WHERE age >= 21 AND age <= 23"); df1.show(); df1.printSchema(); ListlistString = df1.javaRDD().map(new Function () { private static final long serialVersionUID = 1L; public String call(Row row) { return "Id: " + row.getString(0) + ", Name: "+row.getString(1) + ",Sex" +row.getString(2)+ ", Age: " + row.getLong(3); } }).collect(); for (String string : listString) { System.out.println( string ); } } }
1.4 Run SQL on files directly(直接在文件上运行SQL)
您也可以查询该文件直接使用 SQL,并对其进行查询,而不是使用 API 读取文件加载到DataFrame。
public class SparkSqlDemo6 { private static String appName = "Test Spark RDD"; private static String master = "local"; public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.set("spark.testing.memory", "269522560000"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(master, appName, conf); //创建了 sqlContext的上下文,注意,它是DataFrame的起点。 SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); // 注意 sql 语句 parquet 后面目录的符号 。 DataFrame df = sqlContext.sql("SELECT * FROM parquet.`hdfs://192.168.226.129:9000/txt/sparkshell/users.parquet`"); df.show(); } }
注意:sql语句中红色部分标记的符号。
"SELECT * FROM parquet.`hdfs://192.168.226.129:9000/txt/sparkshell/users.parquet`"
二:Save Modes(保存模式):
Save操作可以可选择性地接收一个SaveModel,如果数据已经存在了,指定如何处理已经存在的数据。意识到这些保存模式没有利用任何锁,也不是原子的,这很重要。因此,如果有多个写入者试图往同一个地方写入,这是不安全的。此外,当执行一个Overwrite,在写入新的数据之前会将原来的数据进行删除。
eg:指定保存模式:
df.select("name","favorite_color").write().mode(SaveMode.Overwrite).save("namesAndFavColors.parquet");
Scala/Java | Any Language | Meaning |
SaveMode.ErrorIfExists (default) | "error" (default) | 当保存DataFrame到一个数据源,如果数据已经存在,将会引发异常。 |
SaveMode.Append | "append" |
|
SaveMode.Overwrite | "overwrite" | 覆盖模式意味着当保存DataFrame到一个数据源,如果数据/表已存在,现有数据预计将覆盖原有的DataFrame内容。 |
SaveMode.Ignore | "ignore" | Ignore模式意味着当向数据源中保存一个DataFrame时,如果数据已经存在,save操作不会将DataFrame的内容进行保存,也不会修改已经存在的数据。这与SQL中的`CREATE TABLE IF NOT EXISTS`相似。 |
三:Parquet 文件
Parquet是一种列式存储格式的文件,被许多其他数据处理系统所支持。Spark SQL支持度对Parquet文件的读和写,自动保存原有数据的模式。
到此,相信大家对“Spark Data Sources怎么使用”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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