Spark学习笔记4：数据读取与保存

Spark对不少种文件格式的读取和保存方式都很简单。Spark会根据文件扩展名选择对应的处理方式。

Spark支持的一些常见文件格式以下：

• 　文本文件

　　　使用文件路径做为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就能够读取一个文本文件。也能够指定minPartitions控制分区数。传递目录做为参数，会把目录中的各部分都读取到RDD中。例如：

val input = sc.textFile("E:\\share\\new\\chapter5")
input.foreach(println)

　chapter目录有三个txt文件，内容以下：

 

输出结果：

用SparkContext.wholeTextFiles()也能够处理多个文件，该方法返回一个pair RDD，其中键是输入文件的文件名。

例如：

    val input = sc.wholeTextFiles("E:\\share\\new\\chapter5")
    input.foreach(println)

　　输出结果：

保存文本文件用saveAsTextFile(outputFile)

•  JSON

JSON是一种使用较广的半结构化数据格式，这里使用json4s来解析JSON文件。

以下：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.json4s.ShortTypeHints
import org.json4s.jackson.JsonMethods._
import org.json4s.jackson.Serialization

object TestJson {

  case class Person(name:String,age:Int)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("JSON")
    val sc = new SparkContext(conf)
    implicit val formats = Serialization.formats(ShortTypeHints(List()))
    val input = sc.textFile("E:\\share\\new\\test.json")
    input.collect().foreach(x => {var c = parse(x).extract[Person];println(c.name + "," + c.age)})

  }

}

　json文件内容：

输出结果：

保存JSON文件用saveASTextFile(outputFile)便可

以下：

val datasave = input.map { myrecord =>
      implicit val formats = DefaultFormats
      val jsonObj = parse(myrecord)
      jsonObj.extract[Person]
    }
datasave.saveAsTextFile("E:\\share\\spark\\savejson")

输出结果：

• CSV文件

 读取CSV文件和读取JSON数据类似，都须要先把文件看成普通文本文件来读取数据，再对数据进行处理。

以下：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import java.io.StringReader

import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader

object DataReadAndSave {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("CSV")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val input = sc.textFile("E:\\share\\spark\\test.csv")
    input.foreach(println)
    val result = input.map{
      line =>
        val reader = new CSVReader(new StringReader(line))
        reader.readNext()
    }
    for(res <- result){
      for(r <- res){
        println(r)
      }
    }
  }

}

test.csv内容：

输出结果：

 保存csv

以下：

val inputRDD = sc.parallelize(List(Person("Mike", "yes")))
        inputRDD.map(person  => List(person.name,person.favoriteAnimal).toArray)
        .mapPartitions { people =>
          val stringWriter = new StringWriter()
          val csvWriter = new CSVWriter(stringWriter)
          csvWriter.writeAll(people.toList)
          Iterator(stringWriter.toString)
        }.saveAsTextFile("E:\\share\\spark\\savecsv")

 

• SequenceFile

SequenceFile是由没有相对关系结构的键值对文件组成的经常使用Hadoop格式。是由实现Hadoop的Writable接口的元素组成，常见的数据类型以及它们对应的Writable类以下：

读取SequenceFile

调用sequenceFile(path , keyClass , valueClass , minPartitions)

保存SequenceFile

调用saveAsSequenceFile(outputFile)

 

• 对象文件

对象文件使用Java序列化写出，容许存储只包含值的RDD。对象文件一般用于Spark做业间的通讯。

保存对象文件调用 saveAsObjectFile  　　读取对象文件用SparkContext的objectFile()函数接受一个路径，返回对应的RDD

 

• Hadoop输入输出格式

 Spark能够与任何Hadoop支持的格式交互。

读取其余Hadoop输入格式，使用newAPIHadoopFile接收一个路径以及三个类，第一个类是格式类，表明输入格式，第二个类是键的类，最后一个类是值的类。

hadoopFile()函数用于使用旧的API实现的Hadoop输入格式。

KeyValueTextInputFormat 是最简单的 Hadoop 输入格式之一，能够用于从文本文件中读取键值对数据。每一行都会被独立处理，键和值之间用制表符隔开。

 例子：

import org.apache.hadoop.io.{IntWritable, LongWritable, MapWritable, Text}
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark._
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueTextInputFormat
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat

object HadoopFile {

  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("hadoopfile").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

   
    val job = new Job()
    val data = sc.newAPIHadoopFile("E:\\share\\spark\\test.json" ,
      classOf[KeyValueTextInputFormat],
      classOf[Text],
      classOf[Text],
      job.getConfiguration)
    data.foreach(println)

    data.saveAsNewAPIHadoopFile(
      "E:\\share\\spark\\savehadoop",
      classOf[Text],
      classOf[Text],
      classOf[TextOutputFormat[Text,Text]],
      job.getConfiguration)

  }
}

　　输出结果：

读取

保存

若使用旧API以下：

val input = sc.hadoopFile[Text, Text, KeyValueTextInputFormat]("E:\\share\\spark\\test.json

").map { case (x, y) => (x.toString, y.toString) } input.foreach(println)

　　

• 文件压缩

对数据进行压缩能够节省存储空间和网络传输开销，Spark原生的输入方式（textFile和sequenFile）能够自动处理一些类型的压缩。在读取压缩后的数据时，一些压缩编解码器能够推测压缩类型。

 

• 文件系统

Spark支持读写不少种文件系统，可使用任何咱们想要的文件格式。包括：

　　一、本地文件系统 

要求文件在集群中全部节点的相同路径下均可以找到。 本地文件系统路径使用 例如：val rdd = sc.textFile("file:///home/holden/happypandas.gz")。

　　二、Amazon S3

将一个以s3n://开头的路径以s3n://bucket/path-within-bucket的形式传给Spark的输入方法。

　　三、HDFS

在Spark中使用HDFS只须要将输入路径输出路径指定为hdfs://master:port/path就能够了

 

• Apache Hive

Apache Hive是Hadoop上一中常见的结构化数据源。Hive能够在HDFS内或者在其余存储系统上存储多种格式的表。SparkSQL能够读取Hive支持的任何表。

将Spark SQL链接到已有的Hive上，建立出HiveContext对象也就是Spark SQL入口，而后就可使用Hive查询语言来对你的表进行查询，并以由行组成的RDD形式返回数据。

使用HiveContext.jsonFile方法能够从整个文件中获取Row对象组成的RDD。例子：

import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Sparksql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SparkSQL")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val sql = new HiveContext(sc)
        val input = sql.jsonFile("E:\\share\\spark\\tweets.json")
        input.registerTempTable("tweets")
        val topTweets = sql.sql("select user.name,text from tweets")
        topTweets.foreach(println)
  }

}

使用数据：

 

输出结果：

 

• 数据库

 Spark能够从任何支持Java数据库链接（JDBC）的关系型数据库中读取数据，包括MySQL，Postgre等系统。

Spark链接JDBC，经过建立SQLContext对象进行链接，设置链接参数，而后就可使用sql语句进行查询，结果返回一个jdbcRDD。以下：

首先在MySQL里面创建名为info的数据库，建表及导入数据：

sql查询数据：

使用Spark链接JDBC查询，Scala代码以下：

import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object JDBC {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SparkSQL")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val mysql = sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/info").
      option("dbtable","student").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").
      option("user","root").option("password","********").load()
    mysql.registerTempTable("student")
    mysql.sqlContext.sql("select * from student where sage >= 20").collect().foreach(println)
  }

}

　　输出结果：