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scala> val df = spark.read.load("hdfs://hadoop001:9000/namesAndAges.parquet")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]scala> df.select("name").write.save("names.parquet")

当数据源格式不是parquet格式文件时，需要手动指定数据源的格式。数据源格式需要指定全名（例如：org.apache.spark.sql.parquet），如果数据源格式为内置格式，则只需要指定简称json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text来指定数据的格式。

可以通过SparkSession提供的read.load方法用于通用加载数据，使用write和save保存数据。

scala> val peopleDF = spark.read.format("json").load("hdfs://hadoop001:9000/people.json")peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]scala> peopleDF.write.format("parquet").save("hdfs://hadoop001:9000/namesAndAges.parquet")scala>

除此之外，可以直接运行SQL在文件上:

val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.`hdfs://hadoop001:9000/namesAndAges.parquet`")sqlDF.show()

文件保存选项

可以采用SaveMode执行存储操作，SaveMode定义了对数据的处理模式。需要注意的是，这些保存模式不使用任何锁定，不是原子操作。此外，当使用Overwrite方式执行时，在输出新数据之前原数据就已经被删除。SaveMode详细介绍如下表：

Scala/Java Any Language Meaning SaveMode.ErrorIfExists(default) “error”(default) 如果文件存在，则报错 SaveMode.Append “append” 追加 SaveMode.Overwrite “overwrite” 覆写 SaveMode.Ignore “ignore” 数据存在，则忽略

Parquet文件

Parquet读写

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。

// 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 informationpeopleDF.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 DataFrameval 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 statementsparquetFileDF.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|// +------------+

解析分区信息

对表进行分区是对数据进行优化的方式之一。在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。例如，对人口数据进行分区存储，分区列为gender和country，使用下面的目录结构：

path└── to└── table├── gender=male│ ├── ...│ ││ ├── country=US│ │ └── data.parquet│ ├── country=CN│ │ └── data.parquet│ └── ...└── gender=female├── ...│├── country=US│ └── data.parquet├── country=CN│ └── data.parquet└── ...

通过传递path/to/table给 SQLContext.read.parque

或SQLContext.read.load，Spark SQL将自动解析分区信息。

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，数据的分区列的数据类型是自动解析的。当前，支持数值类型和字符串类型。自动解析分区类型的参数为：

spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled

默认值为true。

如果想关闭该功能，直接将该参数设置为disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不再进行类型解析。

Schema合并

像ProtocolBuffer、Avro和Thrift那样，Parquet也支持Schema evolution（Schema演变）。用户可以先定义一个简单的Schema，然后逐渐的向Schema中增加列描述。通过这种方式，用户可以获取多个有不同Schema但相互兼容的Parquet文件。现在Parquet数据源能自动检测这种情况，并合并这些文件的schemas。

因为Schema合并是一个高消耗的操作，在大多数情况下并不需要，所以Spark SQL从1.5.0开始默认关闭了该功能。可以通过下面两种方式开启该功能：

当数据源为Parquet文件时，将数据源选项mergeSchema设置为true。

设置全局SQL选项：

spark.sql.parquet.mergeSchema为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 directoryval 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 columnval 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 tableval 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数据源

Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在Spark SQL中包含Hive的库，并不需要事先安装Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。

若要把Spark SQL连接到一个部署好的Hive上，你必须把hive-site.xml复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好Hive，Spark SQL也可以运行。

需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL会在当前的工作目录中创建出自己的Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(如果你的 classpath 中有配好的 hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本地文件系统)。

import java.io.Fileimport org.apache.spark.sql.Rowimport org.apache.spark.sql.SparkSessioncase class Record(key: Int, value: String)// warehouseLocation points to the default location for managed databases and tablesval warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePathval spark = SparkSession.builder().appName("Spark Hive Example").config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation).enableHiveSupport().getOrCreate()import spark.implicits._import spark.sqlsql("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 HiveQLsql("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|// ...

内嵌Hive应用

如果要使用内嵌的Hive，什么都不用做，直接用就可以了。 –conf :

spark.sql.warehouse.dir=

注意：如果你使用的是内部的Hive，在Spark2.0之后，spark.sql.warehouse.dir用于指定数据仓库的地址，如果你需要是用HDFS作为路径，那么需要将core-site.xml和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目录，否则只会创建master节点上的warehouse目录，查询时会出现文件找不到的问题，这是需要向使用HDFS，则需要将metastore删除，重启集群。

外部Hive应用

如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。

a 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。

b 打开spark shell，注意带上访问Hive元数据库的JDBC客户端。

$ bin/spark-shell --master spark://hadoop001:7077 --jars mysql/' target='_blank'>mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

JSON数据集

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 Dataset[String]或者一个JSON 文件.注意，这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个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 filesval path = "examples/src/main/resources/people.json"val peopleDF = spark.read.json(path)// The inferred schema can be visualized using the printSchema() methodpeopleDF.printSchema()// root// |-- age: long (nullable = true)// |-- name: string (nullable = true)// Creates a temporary view using the DataFramepeopleDF.createOrReplaceTempView("people")// SQL statements can be run by using the sql methods provided by sparkval 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 stringval 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可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。

注意，需要将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。

$ 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 sourceval 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 sourcejdbcDF.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 writejdbcDF.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内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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