本篇教程探讨了大数据技术 Spark数据读取与保存，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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Spark对很多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如下：

    　文本文件

　　　使用文件路径作为参数调用SparkContext中的textFile()函数，就可以读取一个文本文件。也可以指定minPartitions控制分区数。传递目录作为参数，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，内容如下：

 

输出结果：

用SparkContext.wholeTextFiles()也可以处理多个文件，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。

如下：
+ View Code

　json文件内容：

输出结果：

保存JSON文件用saveASTextFile(outputFile)即可

如下：

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数据相似，都需要先把文件当作普通文本文件来读取数据，再对数据进行处理。

如下：

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

如下：

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常用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类如下：

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，允许存储只包含值的RDD。对象文件通常用于Spark作业间的通信。

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可以与任何Hadoop支持的格式交互。

读取其他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，代表输入格式，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，可以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如下：

 
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

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

 

    文件系统

Spark支持读写很多种文件系统，可以使用任何我们想要的文件格式。包括：

　　1、本地文件系统 

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

　　2、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。

　　3、HDFS

在Spark中使用HDFS只需要将输入路径输出路径指定为hdfs://master:port/path就可以了

 

    Apache Hive

Apache Hive是Hadoop上一中常见的结构化数据源。Hive可以在HDFS内或者在其他存储系统上存储多种格式的表。SparkSQL可以读取Hive支持的任何表。

将Spark SQL连接到已有的Hive上，创建出HiveContext对象也就是Spark SQL入口，然后就可以使用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方法可以从整个文件中获取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可以从任何支持Java数据库连接（JDBC）的关系型数据库中读取数据，包括MySQL，Postgre等系统。

Spark连接JDBC，通过创建SQLContext对象进行连接，设置连接参数，然后就可以使用sql语句进行查询，结果返回一个jdbcRDD。如下：

首先在MySQL里面建立名为info的数据库，建表及导入数据：

sql查询数据：

使用Spark连接JDBC查询，Scala代码如下：

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：

   

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