| Scala/Java | Any Language | Meaning |
|---|---|---|
| SaveMode.ErrorIfExists(default) | “error”(default) | 如果文件存在，則報錯 |
| SaveMode.Append | “append” | 追加 |
| SaveMode.Overwrite | “overwrite” | 覆寫 |
| SaveMode.Ignore | “ignore” | 數據存在，則忽略 |
Parquet文件
Parquet讀寫
Parquet格式經常在Hadoop生態圈中被使用，它也支持Spark SQL的全部數據類型。Spark SQL 提供了直接讀取和存儲 Parquet 格式文件的方法。
// Encoders for most common types are automatically provided by importing spark.implicits._
import spark.implicits._
val peopleDF = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
// DataFrames can be saved as Parquet files, maintaining the schema information
peopleDF.write.parquet("hdfs://hadoop001:9000/people.parquet")
// Read in the parquet file created above
// Parquet files are self-describing so the schema is preserved
// The result of loading a Parquet file is also a DataFrame
val parquetFileDF = spark.read.parquet("hdfs://hadoop001:9000/people.parquet")
// Parquet files can also be used to create a temporary view and then used in SQL statements
parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile")
val namesDF = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
namesDF.map(attributes => "Name: " + attributes(0)).show()
// +------------+
// | value|
// +------------+
// |Name: Justin|
// +------------+
解析分區信息
對表進行分區是對數據進行優化的方式之一。在分區的表內，數據通過分區列將數據存儲在不同的目錄下。Parquet數據源現在能夠自動發現并解析分區信息。例如，對人口數據進行分區存儲，分區列為gender和country，使用下面的目錄結構：
path └── to └── table ├── gender=male │ ├── ... │ │ │ ├── country=US │ │ └── data.parquet │ ├── country=CN │ │ └── data.parquet │ └── ... └── gender=female ├── ... │ ├── country=US │ └── data.parquet ├── country=CN │ └── data.parquet └── ...
通過傳遞path/to/table給 SQLContext.read.parque
或SQLContext.read.load，Spark SQL將自動解析分區信息。
返回的DataFrame的Schema如下：
root |-- name: string (nullable = true) |-- age: long (nullable = true) |-- gender: string (nullable = true) |-- country: string (nullable = true)
需要注意的是，數據的分區列的數據類型是自動解析的。當前，支持數值類型和字符串類型。自動解析分區類型的參數為：
spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled
默認值為true。
如果想關閉該功能，直接將該參數設置為disabled。此時，分區列數據格式將被默認設置為string類型，不再進行類型解析。
Schema合并
像ProtocolBuffer、Avro和Thrift那樣，Parquet也支持Schema evolution（Schema演變）。用戶可以先定義一個簡單的Schema，然后逐漸的向Schema中增加列描述。通過這種方式，用戶可以獲取多個有不同Schema但相互兼容的Parquet文件。現在Parquet數據源能自動檢測這種情況，并合并這些文件的schemas。
因為Schema合并是一個高消耗的操作，在大多數情況下并不需要，所以Spark SQL從1.5.0開始默認關閉了該功能。可以通過下面兩種方式開啟該功能：
當數據源為Parquet文件時，將數據源選項mergeSchema設置為true。
設置全局SQL選項：
spark.sql.parquet.mergeSchema為true。
// sqlContext from the previous example is used in this example.
// This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.
import spark.implicits._
// Create a simple DataFrame, stored into a partition directory
val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map(i => (i, i * 2)).toDF("single", "double")
df1.write.parquet("hdfs://hadoop001:9000/data/test_table/key=1")
// Create another DataFrame in a new partition directory,
// adding a new column and dropping an existing column
val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map(i => (i, i * 3)).toDF("single", "triple")
df2.write.parquet("hdfs://hadoop001:9000/data/test_table/key=2")
// Read the partitioned table
val df3 = spark.read.option("mergeSchema", "true").parquet("hdfs://hadoop001:9000/data/test_table")
df3.printSchema()
// The final schema consists of all 3 columns in the Parquet files together
// with the partitioning column appeared in the partition directory paths.
// root
// |-- single: int (nullable = true)
// |-- double: int (nullable = true)
// |-- triple: int (nullable = true)
// |-- key : int (nullable = true)
Hive數據源
Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL編譯時可以包含Hive支持，也可以不包含。包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表訪問、UDF(用戶自定義函數)以及 Hive 查詢語言(HiveQL/HQL)等。需要強調的 一點是，如果要在Spark SQL中包含Hive的庫，并不需要事先安裝Hive。一般來說，最好還是在編譯Spark SQL時引入Hive支持，這樣就可以使用這些特性了。如果你下載的是二進制版本的 Spark，它應該已經在編譯時添加了 Hive 支持。
若要把Spark SQL連接到一個部署好的Hive上，你必須把hive-site.xml復制到 Spark的配置文件目錄中($SPARK_HOME/conf)。即使沒有部署好Hive，Spark SQL也可以運行。
需要注意的是，如果你沒有部署好Hive，Spark SQL會在當前的工作目錄中創建出自己的Hive 元數據倉庫，叫作 metastore_db。此外，如果你嘗試使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)語句來創建表，這些表會被放在你默認的文件系統中的 /user/hive/warehouse 目錄中(如果你的 classpath 中有配好的 hdfs-site.xml，默認的文件系統就是 HDFS，否則就是本地文件系統)。
import java.io.File
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.SparkSession
case class Record(key: Int, value: String)
// warehouseLocation points to the default location for managed databases and tables
val warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark Hive Example")
.config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
import spark.implicits._
import spark.sql
sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
// Queries are expressed in HiveQL
sql("SELECT * FROM src").show()
// +---+-------+
// |key| value|
// +---+-------+
// |238|val_238|
// | 86| val_86|
// |311|val_311|
// ...
// Aggregation queries are also supported.
sql("SELECT COUNT(*) FROM src").show()
// +--------+
// |count(1)|
// +--------+
// | 500 |
// +--------+
// The results of SQL queries are themselves DataFrames and support all normal functions.
val sqlDF = sql("SELECT key, value FROM src WHERE key 10 ORDER BY key")
// The items in DataFrames are of type Row, which allows you to access each column by ordinal.
val stringsDS = sqlDF.map {
case Row(key: Int, value: String) => s"Key: $key, Value: $value"
}
stringsDS.show()
// +--------------------+
// | value|
// +--------------------+
// |Key: 0, Value: val_0|
// |Key: 0, Value: val_0|
// |Key: 0, Value: val_0|
// ...
// You can also use DataFrames to create temporary views within a SparkSession.
val recordsDF = spark.createDataFrame((1 to 100).map(i => Record(i, s"val_$i")))
recordsDF.createOrReplaceTempView("records")
// Queries can then join DataFrame data with data stored in Hive.
sql("SELECT * FROM records r JOIN src s ON r.key = s.key").show()
// +---+------+---+------+
// |key| value|key| value|
// +---+------+---+------+
// | 2| val_2| 2| val_2|
// | 4| val_4| 4| val_4|
// | 5| val_5| 5| val_5|
// ...
內嵌Hive應用
如果要使用內嵌的Hive，什么都不用做，直接用就可以了。 –conf :
spark.sql.warehouse.dir=
注意：如果你使用的是內部的Hive，在Spark2.0之后，spark.sql.warehouse.dir用于指定數據倉庫的地址，如果你需要是用HDFS作為路徑，那么需要將core-site.xml和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目錄，否則只會創建master節點上的warehouse目錄，查詢時會出現文件找不到的問題，這是需要向使用HDFS，則需要將metastore刪除，重啟集群。
外部Hive應用
如果想連接外部已經部署好的Hive，需要通過以下幾個步驟。
a 將Hive中的hive-site.xml拷貝或者軟連接到Spark安裝目錄下的conf目錄下。
b 打開spark shell，注意帶上訪問Hive元數據庫的JDBC客戶端。
$ bin/spark-shell --master spark://hadoop001:7077 --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
JSON數據集
Spark SQL 能夠自動推測 JSON數據集的結構，并將它加載為一個Dataset[Row]. 可以通過SparkSession.read.json()去加載一個 Dataset[String]或者一個JSON 文件.注意，這個JSON文件不是一個傳統的JSON文件，每一行都得是一個JSON串。
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
// Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) encoders are
// supported by importing this when creating a Dataset.
import spark.implicits._
// A JSON dataset is pointed to by path.
// The path can be either a single text file or a directory storing text files
val path = "examples/src/main/resources/people.json"
val peopleDF = spark.read.json(path)
// The inferred schema can be visualized using the printSchema() method
peopleDF.printSchema()
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)
// Creates a temporary view using the DataFrame
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
// SQL statements can be run by using the sql methods provided by spark
val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
teenagerNamesDF.show()
// +------+
// | name|
// +------+
// |Justin|
// +------+
// Alternatively, a DataFrame can be created for a JSON dataset represented by
// a Dataset[String] storing one JSON object per string
val otherPeopleDataset = spark.createDataset(
"""{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil)
val otherPeople = spark.read.json(otherPeopleDataset)
otherPeople.show()
// +---------------+----+
// | address|name|
// +---------------+----+
// |[Columbus,Ohio]| Yin|
// +---------------+----+
JDBC
Spark SQL可以通過JDBC從關系型數據庫中讀取數據的方式創建DataFrame，通過對DataFrame一系列的計算后，還可以將數據再寫回關系型數據庫中。
注意，需要將相關的數據庫驅動放到spark的類路徑下。
$ bin/spark-shell --master spark://hadoop001:7077 --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
// Note: JDBC loading and saving can be achieved via either the load/save or jdbc methods
// Loading data from a JDBC source
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://hadoop001:3306/rdd").option("dbtable", " rddtable").option("user", "root").option("password", "hive").load()
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "root")
connectionProperties.put("password", "hive")
val jdbcDF2 = spark.read
.jdbc("jdbc:mysql://hadoop001:3306/rdd", "rddtable", connectionProperties)
// Saving data to a JDBC source
jdbcDF.write
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://hadoop001:3306/rdd")
.option("dbtable", "rddtable2")
.option("user", "root")
.option("password", "hive")
.save()
jdbcDF2.write
.jdbc("jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql", "db", connectionProperties)
// Specifying create table column data types on write
jdbcDF.write
.option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)")
.jdbc("jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql", "db", connectionProperties)
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
