8、Hadoop输入输出格式

　　除了 Spark 封装的格式之外，也可以与任何 Hadoop 支持的格式交互。Spark 支持新旧两套Hadoop 文件 API，提供了很大的灵活性。

　　要使用新版的 Hadoop API 读入一个文件，需要告诉 Spark 一些东西。 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。相似的函数hadoopFile() 则用于使用旧的 API 实现的 Hadoop 输入格式。第二个类是键的类，最后一个类是值的类。如果需要设定额外的 Hadoop 配置属性，也可以传入一个 conf 对象。

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.hadoop.mapreduce.Job
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.KeyValueTextInputFormat
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat

object Test {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("hadoop").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")  // 设置日志显示级别
    val inputFile = "pandainfo.json"//读取csv文件
    // 新式API
    val job = new Job()
    val data = sc.newAPIHadoopFile("pandainfo.json", classOf[KeyValueTextInputFormat], classOf[Text], classOf[Text], job.getConfiguration)
    data.foreach(println)
    data.saveAsNewAPIHadoopFile("hadoop_json", classOf[Text], classOf[Text], classOf[TextOutputFormat[Text,Text]], job.getConfiguration)
//    // 旧式API
//    val input = sc.hadoopFile[Text,Text,KeyValueTextInputFormat](inputFile).map{
//      case(x,y) => (x.toString,y.toString)
//    }
//    input.foreach(println)
  }

}

9、文件压缩

　　在大数据工作中，我们经常需要对数据进行压缩以节省存储空间和网络传输开销。对于大多数 Hadoop 输出格式来说，我们可以指定一种压缩编解码器来压缩数据。我们已经提过，Spark 原生的输入方式（ textFile 和 sequenceFile ）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。

　　这些压缩选项只适用于支持压缩的 Hadoop 格式，也就是那些写出到文件系统的格式。写入数据库的 Hadoop 格式一般没有实现压缩支持。如果数据库中有压缩过的记录，那应该是数据库自己配置的。表列出了可用的压缩选项。

三、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。

　　本地/“常规”文件系统：Spark 支持从本地文件系统中读取文件，不过它要求文件在集群中所有节点的相同路径下都可以找到。

　　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。

　　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。

四、Spark SQL中的结构化数据

1、Apache Hive

　　Apache Hive 是 Hadoop 上的一种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。这些格式从普通文本到列式存储格式，应有尽有。SparkSQL 可以读取 Hive 支持的任何表。

　　要把 Spark SQL 连接到已有的 Hive 上，你需要提供 Hive 的配置文件。你需要将 hive-site.xml 文件复制到 Spark 的 ./conf/ 目录下。这样做好之后，再创建出 HiveContext 对象，也就是 Spark SQL 的入口，然后你就可以使用 Hive 查询语言（HQL）来对你的表进行查询，并以由行组成的 RDD 的形式拿到返回数据。

     //用scala创建HiveContext并查询数据
    val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")  // 设置日志显示级别
    val hiveCtx = new HiveContext(sc)
    val rows = hiveCtx.sql("SELECT name,age FROM users")
    val firstRow = rows.first()
    println(firstRow.getString(0)) // 字段0是name字段

2、JSON

　　如果你有记录间结构一致的 JSON 数据，Spark SQL 也可以自动推断出它们的结构信息，并将这些数据读取为记录，这样就可以使得提取字段的操作变得很简单。要读取 JSON 数据，首先需要和使用 Hive 一样创建一个 HiveContext 。（不过在这种情况下我们不需要安装好 Hive，也就是说你也不需要 hive-site.xml 文件。）然后使用 HiveContext.jsonFile 方法来从整个文件中获取由 Row 对象组成的 RDD。除了使用整个 Row 对象，你也可以将 RDD数据注册为一张表，然后从中选出特定的字段。例如：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext

object Test {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
//     再Scala中使用SparkSQL读取json数据
    val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")  // 设置日志显示级别
    val hiveCtx = new HiveContext(sc)
    val input = hiveCtx.jsonFile("tweets.json")
    input.registerTempTable("tweets")
    val results = hiveCtx.sql("SELECT user.name,text FROM tweets")
    results.collect().foreach(println)
  }

}

3、数据库

　　通过数据库提供的 Hadoop 连接器或者自定义的 Spark 连接器，Spark 可以访问一些常用的数据库系统。常见的有四种常见的连接器：Java数据库连接、Cassandra、HBase、Elasticsearch。下面演示如何使用 jdbcRDD 连接 MySQL 数据库。

　　首先我们有一个名为teachdb的数据库，里面有一张名为student1的表，有如下数据：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext

object Test {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")  // 设置日志显示级别
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val mysql = sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/teachdb")
                .option("dbtable", "student1").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") // 注意这儿需要导入"mysql-connector-java-5.1.40-bin"包
                .option("user", "root").option("password", "0000").load()
    mysql.registerTempTable("student1")
    mysql.sqlContext.sql("select * from student1").collect().foreach(println)
  }

}

　　 这篇博文主要来自《Spark快速大数据分析》这本书里面的第五章，内容有删减，还有本书的一些代码的实验结果。

原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaoyh/p/10712225.html