Spark SQL实战(07)-Data Sources

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1 概述

Spark SQL通过DataFrame接口支持对多种数据源进行操作。

DataFrame可使用关系型变换进行操作，也可用于创建临时视图。将DataFrame注册为临时视图可以让你对其数据运行SQL查询。

本节介绍使用Spark数据源加载和保存数据的一般方法，并进一步介绍可用于内置数据源的特定选项。

数据源关键操作：

load
save

2 大数据作业基本流程

input 业务逻辑 output
不管是使用MR/Hive/Spark/Flink/Storm。

Spark能处理多种数据源的数据，而且这些数据源可以是在不同地方：

file/HDFS/S3/OSS/COS/RDBMS
json/ORC/Parquet/JDBC

object DataSourceApp {def main(args: Array[String]): Unit = {val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").getOrCreate()text(spark)// json(spark)// common(spark)// parquet(spark)// convert(spark)// jdbc(spark)jdbc2(spark)spark.stop()}
}

3 text数据源读写

读取文本文件的 API，SparkSession.read.text()

参数：

path：读取文本文件的路径。可以是单个文件、文件夹或者包含通配符的文件路径。
wholetext：如果为 True，则将整个文件读取为一条记录；否则将每行读取为一条记录。
lineSep：如果指定，则使用指定的字符串作为行分隔符。
pathGlobFilter：用于筛选文件的通配符模式。
recursiveFileLookup：是否递归查找子目录中的文件。
allowNonExistingFiles：是否允许读取不存在的文件。
allowEmptyFiles：是否允许读取空文件。

返回一个 DataFrame 对象，其中每行是文本文件中的一条记录。

def text(spark: SparkSession): Unit = {import spark.implicits._val textDF: DataFrame = spark.read.text("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/people.txt")val result: Dataset[(String, String)] = textDF.map(x => {val splits: Array[String] = x.getString(0).split(",")(splits(0).trim, splits(1).trim)})

编译无问题，运行时报错：

Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Text data source supports only a single column, and you have 2 columns.;

思考下，如何使用text方式，输出多列的值？

修正后

val result: Dataset[String] = textDF.map(x => {val splits: Array[String] = x.getString(0).split(",")splits(0).trim
})result.write.text("out")

继续报错：

Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: path file:/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/out already exists.;

回想Hadoop中MapReduce的输出：

第一次0K
第二次也会报错输出目录已存在

这关系到 Spark 中的 mode

SaveMode

Spark SQL中，使用DataFrame或Dataset的write方法将数据写入外部存储系统时，使用“SaveMode”参数指定如何处理已存在的数据。

SaveMode有四种取值：

SaveMode.ErrorIfExists：如果目标路径已经存在，则会引发异常
SaveMode.Append：将数据追加到现有数据
SaveMode.Overwrite：覆盖现有数据
SaveMode.Ignore：若目标路径已经存在，则不执行任何操作

所以，修正如下：

result.write.mode(SaveMode.overwrite).text("out")

4 JSON 数据源

// JSON
def json(spark: SparkSession): Unit = {import spark.implicits._val jsonDF: DataFrame = spark.read.json("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/people.json")jsonDF.show()// 只要age>20的数据jsonDF.filter("age > 20").select("name").write.mode(SaveMode.Overwrite).json("out")output：
+----+-------+
| age|   name|
+----+-------+
|null|Michael|
|  30|   Andy|
|  19| Justin|
+----+-------+

嵌套 JSON

// 嵌套 JSON
val jsonDF2: DataFrame = spark.read.json("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/people2.json")
jsonDF2.show()jsonDF2.select($"name",$"age",$"info.work".as("work"),$"info.home".as("home")).write.mode("overwrite").json("out")output：
+---+-------------------+----+
|age|               info|name|
+---+-------------------+----+
| 30|[shenzhen, beijing]|  PK|
+---+-------------------+----+

5 标准写法

// 标准API写法
private def common(spark: SparkSession): Unit = {import spark.implicits._val textDF: DataFrame = spark.read.format("text").load("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/people.txt")val jsonDF: DataFrame = spark.read.format("json").load("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/people.json")textDF.show()println("~~~~~~~~")jsonDF.show()jsonDF.write.format("json").mode("overwrite").save("out")}output：
+-----------+
|      value|
+-----------+
|Michael, 29|
|   Andy, 30|
| Justin, 19|
+-----------+~~~~~~~~
+----+-------+
| age|   name|
+----+-------+
|null|Michael|
|  30|   Andy|
|  19| Justin|
+----+-------+

6 Parquet数据源

6.1 简介

一种列式存储格式，在大数据环境中高效地存储和处理数据。由Hadoop生态系统中的Apache Parquet项目开发的。

6.2 设计目标

支持高效的列式存储和压缩，并提供高性能的读/写能力，以便处理大规模结构化数据。

Parquet可以与许多不同的计算框架一起使用，如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Hive等，因此广泛用于各种大数据应用程序中。

6.3 优点

高性能、节省存储空间、支持多种编程语言和数据类型、易于集成和扩展等。

private def parquet(spark: SparkSession): Unit = {import spark.implicits._val parquetDF: DataFrame = spark.read.parquet("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/users.parquet")parquetDF.printSchema()parquetDF.show()parquetDF.select("name", "favorite_numbers").write.mode("overwrite").option("compression", "none").parquet("out")output：
root|-- name: string (nullable = true)|-- favorite_color: string (nullable = true)|-- favorite_numbers: array (nullable = true)|    |-- element: integer (containsNull = true)+------+--------------+----------------+
|  name|favorite_color|favorite_numbers|
+------+--------------+----------------+
|Alyssa|          null|  [3, 9, 15, 20]|
|   Ben|           red|              []|
+------+--------------+----------------+

7convert

方便从一种数据源写到另一种数据源。

存储类型转换：JSON==>Parquet

def convert(spark: SparkSession): Unit = {import spark.implicits._val jsonDF: DataFrame = spark.read.format("json").load("/Users/javaedge/Downloads/sparksql-train/data/people.json")jsonDF.show()jsonDF.filter("age>20").write.format("parquet").mode(SaveMode.Overwrite).save("out")

Spark SQL实战(07)-Data Sources

8 JDBC

有些数据是在MySQL，使用Spark处理，肯定要通过Spark读出MySQL的数据。
数据源是text/json，通过Spark处理完后，要将统计结果写入MySQL。

查 DB

写法一

def jdbc(spark: SparkSession): Unit = {import spark.implicits._val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306").option("dbtable", "smartrm_monolith.order").option("user", "root").option("password", "root").load()jdbcDF.filter($"order_id" > 150).show(100)
}

Spark SQL实战(07)-Data Sources

写法二

val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "root")
connectionProperties.put("password", "root")val jdbcDF2: DataFrame = spark.read.jdbc(url, srcTable, connectionProperties)jdbcDF2.filter($"order_id" > 100)

写 DB

val connProps = new Properties()
connProps.put("user", "root")
connProps.put("password", "root")val jdbcDF: DataFrame = spark.read.jdbc(url, srcTable, connProps)jdbcDF.filter($"order_id" > 100).write.jdbc(url, "smartrm_monolith.order_bak", connProps)

若目标表不存在，会自动帮你创建：

Spark SQL实战(07)-Data Sources

统一配置管理

如何将那么多数据源配置参数统一管理呢？

先引入依赖：

<dependency><groupId>com.typesafe</groupId><artifactId>config</artifactId><version>1.3.3</version>
</dependency>

配置文件：

Spark SQL实战(07)-Data Sources

读配置的程序：

package com.javaedge.bigdata.chapter05import com.typesafe.config.{Config, ConfigFactory}object ParamsApp {def main(args: Array[String]): Unit = {val config: Config = ConfigFactory.load()val url: String = config.getString("db.default.url")println(url)}}

private def jdbcConfig(spark: SparkSession): Unit = {import spark.implicits._val config = ConfigFactory.load()val url = config.getString("db.default.url")val user = config.getString("db.default.user")val password = config.getString("db.default.password")val driver = config.getString("db.default.driver")val database = config.getString("db.default.database")val table = config.getString("db.default.table")val sinkTable = config.getString("db.default.sink.table")val connectionProperties = new Properties()connectionProperties.put("user", user)connectionProperties.put("password", password)val jdbcDF: DataFrame = spark.read.jdbc(url, s"$database.$table", connectionProperties)jdbcDF.filter($"order_id" > 100).show()

写到新表：

jdbcDF.filter($"order_id" > 158)
.write.jdbc(url, s"$database.$sinkTable", connectionProperties)

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1 概述

2 大数据作业基本流程

3 text数据源读写

修正后

SaveMode

4 JSON 数据源

5 标准写法

6 Parquet数据源

6.1 简介

6.2 设计目标

6.3 优点

7convert

8 JDBC

查 DB

写法一

写法二

写 DB

统一配置管理

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