Spark SQL 快速入门系列(7) | SparkSQL如何实现与多数据源交互

2020-10-28 17:42:08 浏览数 (1)

  Spark SQL 的DataFrame接口支持操作多种数据源. 一个 DataFrame类型的对象可以像 RDD 那样操作(比如各种转换), 也可以用来创建临时表.

  把DataFrame注册为一个临时表之后, 就可以在它的数据上面执行 SQL 查询.

一. 通用加载和保存函数

1.1 保存到HDFS上

1.1.1 通用写法

df.write.format("json").save("路径")

  • 1.定义一个DF
代码语言：javascript复制
// 把scala集合转换成DF，隐式转换不需要自己导
val df = (1 to 10).toDF("num")
  • 2. write
代码语言：javascript复制
df.write
  • 3. 保存想要保存的文件到指定位置
代码语言：javascript复制
df.write.format("json").save("./0804json")
  • 4. 查看存放位置(确定是否成功)

  保存操作可以使用 SaveMode, 用来指明如何处理数据. 使用mode()方法来设置.

  有一点很重要: 这些 SaveMode 都是没有加锁的, 也不是原子操作. 还有, 如果你执行的是 Overwrite 操作, 在写入新的数据之前会先删除旧的数据.

  下列为此图实例

  • 5. 如果已经保存过，再次保存相同的文件会出现报错【erroe(模式)】
  • 6. 如果不想出现错误，可以使用overwrite(覆盖)
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scala> df.write.format("json").mode("overwrite").save("./0804json")
  • 7. append(追加)
代码语言：javascript复制
scala> df.write.format("json").mode("overwrite").save("./0804json")
  • 8. ignore(忽略，即没有任何变化)
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scala> df.write.format("json").mode("ignore").save("./0804json")

1.1.2 专用写法

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scala> df.write.format("json").mode("append").save("./0804json")

1.2 保存到本地

  默认数据源是parquet, 我们也可以通过使用:spark.sql.sources.default这个属性来设置默认的数据源.

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val usersDF = spark.read.load("file:///opt/module/spark/ examples/src/main/resources/users.parquet")

usersDF.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")

说明:

  1. spark.read.load 是加载数据的通用方法.
  2. df.write.save 是保存数据的通用方法.
  • 1. 手动指定选项

  也可以手动给数据源指定一些额外的选项. 数据源应该用全名称来指定, 但是对一些内置的数据源也可以使用短名称:json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text

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val peopleDF = spark.read.format("json").load("file:///opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json")

peopleDF.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")
  • 2.在文件上直接运行 SQL

  我们前面都是使用read API 先把文件加载到 DataFrame, 然后再查询. 其实, 我们也可以直接在文件上进行查询

代码语言：javascript复制
scala> spark.sql("select * from json. `file:///opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json`")

说明: json表示文件的格式. 后面的文件具体路径需要用反引号括起来.

二. API读取数据

2.1 加载JSON 文件

  Spark SQL 能够自动推测 JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row].

  可以通过SparkSession.read.json()去加载一个JSON 文件。 也可以通过SparkSession.read.format(“json”).load()来加载.

  • 1. 源码
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package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02

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

/**
 **
 *
 * @author 不温卜火
 *         *
 * @create 2020-08-04 14:23
 **
 *         MyCSDN ：  https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
 *
 */
object DataSourceDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("DataSourceDemo")
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._

    val df: DataFrame = spark.read.json("d:/user.json")
    val ds: Dataset[User] = df.as[User]
    ds.foreach(user => println(user.friends(0)))

  }
}
case class User(name:String, age: Long, friends: Array[String])
  • 2. 运行结果

2.2 读取Parquet 文件

  Parquet 是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。Parquet 格式经常在 Hadoop 生态圈中被使用，它也支持 Spark SQL 的全部数据类型。Spark SQL 提供了直接读取和存储 Parquet 格式文件的方法

  • 1. 源码
代码语言：javascript复制
package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SaveMode, SparkSession}
/**
 **
@author 不温卜火
 **
 * @create 2020-08-04 14:28
 **
 *         MyCSDN ：  https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
 *
 */
object DataSourceDemo1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("DataSourceDemo1 ")
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._

    val jsonDF: DataFrame = spark.read.json("d:/user/user.json")
    jsonDF.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("d:/user/user.parquet")

    val parDF: DataFrame = spark.read.parquet("d:/user/user.parquet")
    val userDS: Dataset[User] = parDF.as[User]
    userDS.map(user => {user.name="bwbh"; user.friends(0)="不温卜火";user}).show()
  }
}
case class User(var name:String, age: Long, friends: Array[String])
  • 2. 运行结果

注意:   Parquet格式的文件是 Spark 默认格式的数据源.所以, 当使用通用的方式时可以直接保存和读取.而不需要使用format

  spark.sql.sources.default 这个配置可以修改默认数据源

三. JDBC

3.1 从 jdbc 读数据

  可以使用通用的load方法, 也可以使用jdbc方法

3.1.1 使用通用的load方法加载

  • 1. 源码
代码语言：javascript复制
package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02.jdbc

import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
 **
 *
 * @author 不温卜火
 *         *
 * @create 2020-08-04 15:12
 **
 *         MyCSDN ：  https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
 *
 */
object JDBCRead {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("JDBCRead")
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._

    val jdbcDF = spark.read
      .format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://hadoop002:3306/rdd")
      .option("user", "root")
      .option("password", "199712")
      .option("dbtable", "user")
      .load()
    jdbcDF.show
  }

}
  • 2. 运行结果

3.1.2 使用 jdbc方法加载

  • 1. 源码
代码语言：javascript复制
package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02.jdbc
import java.util.Properties

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

/**
 **
 *
 * @author 不温卜火
 *         *
 * @create 2020-08-04 15:12
 **
 *         MyCSDN ：  https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
 *
 */
object JDBCRead1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("JDBCRead1")
      .getOrCreate()

    val props: Properties = new Properties()
    props.setProperty("user", "root")
    props.setProperty("password", "199712")
    val df: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://hadoop002:3306/rdd", "user", props)
    df.show
  }


}
  • 2. 运行结果

3.2 从 jdbc 读数据

  也分两种方法: 通用write.save和write.jdbc

3.2.1 write.save

  • 1. 源码
代码语言：javascript复制
package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02.jdbc
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{ Dataset, SaveMode, SparkSession}


/**
 **
 * @author 不温卜火
 * @create 2020-08-04 15:12
 *  MyCSDN ：  https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
 *
 */
object JDBCWrite {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("JDBCWrite")
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._
    val rdd: RDD[User1] = spark.sparkContext.parallelize(Array(User1(7,"瞎子",20), User1(8,"zs", 30)))
    val ds: Dataset[User1] = rdd.toDS
    ds.write
      .format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://hadoop002:3306/rdd")
      .option("user", "root")
      .option("password", "199712")
      .option("dbtable", "user")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save()

  }
}


case class User1(id: Long,name: String, age: Long)
  • 2. 运行结果

3.2.1 write.jdbc

  • 1. 源码
代码语言：javascript复制
package com.buwenbuhuo.spark.sql.day02.jdbc
import java.util.Properties

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SaveMode, SparkSession}

/**
 **
 * @author 不温卜火
 * @create 2020-08-04 15:12
 *  MyCSDN ：  https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/
 *
 */
object JDBCWrite1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .appName("JDBCWrite1")
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._
    val rdd: RDD[User2] = spark.sparkContext.parallelize(Array(User2(9,"wuwuw",20)))
    val ds: Dataset[User2] = rdd.toDS
    val props: Properties = new Properties()
    props.setProperty("user", "root")
    props.setProperty("password", "199712")
    ds.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://hadoop002:3306/rdd", "user", props)
  }

}


case class User2(id:Long,name: String, age: Long)
  • 2. 运行结果

  本次的分享就到这里了

sql jdbc spark json python

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