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数据读取与保存

用户1483438

发布于 2022-05-09 07:41:00

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摘要

Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。

文件格式分为：

Text文件
Json文件
Csv文件
Sequence文件
Object文件；

文件系统分为：

本地文件系统
HDFS以及数据库。

文件类数据读取与保存

Text文件 基本语法:

数据读取：textFile(String)
数据保存：saveAsTextFile(String)

案例演示：经典的worldCount程序，并将程序计算结果写入到本地文件中

  @Test
  def textTest(): Unit ={
    // 创建sc
    val conf =new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("test")
    val sc=new SparkContext(conf)

    // 读取文件
    val rdd1: RDD[String] =sc.textFile(path = "file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount.txt",minPartitions = 4)

    // 数据扁平化，
    val rdd2: RDD[String] =rdd1.flatMap(e=>e.split(" "))

    // 映射
    val rdd3: RDD[(String, Int)] =rdd2.map(e=>(e,1))

    // 计算单词个数
    val rdd4: RDD[(String, Int)] = rdd3.reduceByKey((v1, v2) => v1 + v2)


    //将数据写入目录中，该目录不能存在
    rdd4.saveAsTextFile("file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount_0001")

    // 关闭资源;养成良好编码习惯
    sc.stop()

  }

worldCount_0001 是一个目录，并且不能存在

就像跑了一个MR，将数据按照分区存入不同的目录中。

Sequence文件 SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File)。在SparkContext中，可以调用sequenceFile[keyClass, valueClass](path)。

案例演示：保存Sequence文件

 @Test
  def sequenceWriteTest(): Unit ={
    // 创建sc
    val conf =new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("test")
    val sc=new SparkContext(conf)

    // 读取文件
    val rdd1: RDD[String] =sc.textFile(path = "file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount.txt",minPartitions = 4)

    // 数据扁平化，
    val rdd2: RDD[String] =rdd1.flatMap(e=>e.split(" "))

    // 映射
    val rdd3: RDD[(String, Int)] =rdd2.map(e=>(e,1))

    // 计算单词个数
    val rdd4: RDD[(String, Int)] = rdd3.reduceByKey((v1, v2) => v1 + v2)


    //将数据写入目录中，该目录不能存在
    rdd4.saveAsSequenceFile("file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount_0003")

    // 关闭资源;养成良好编码习惯
    sc.stop()

  }

读取Sequence文件

  @Test
  def sequenceReadTest(): Unit ={
    // 创建sc
    val conf =new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("test")
    val sc=new SparkContext(conf)

    // 读取文件
    val rdd1: RDD[(String, Int)] =sc.sequenceFile[String,Int](path = "file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount_0003",minPartitions = 4)
    //打印
    rdd1.foreach(e=>{
      println(e)
    })

    // 关闭资源;养成良好编码习惯
    sc.stop()
  }

打印结果

(python,1)
(shell,4)
(wahaha,1)
(java,5)
(hello,2)

注意： sc.sequenceFile[String,Int] 需要指定返回参数类型。

Object对象文件 对象文件是将对象序列化后保存的文件，采用Java的序列化机制。可以通过objectFile[k,v](path)函数接收一个路径，读取对象文件，返回对应的RDD，也可以通过调用saveAsObjectFile()实现对对象文件的输出。因为是序列化所以要指定类型。

案例演示将数据保存成Object文件

  @Test
  def ObjectWriteTest(): Unit ={
    // 创建sc
    val conf =new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("test")
    val sc=new SparkContext(conf)

    // 读取文件
    val rdd1: RDD[String] =sc.textFile(path = "file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount.txt",minPartitions = 4)

    // 数据扁平化，
    val rdd2: RDD[String] =rdd1.flatMap(e=>e.split(" "))

    // 映射
    val rdd3: RDD[(String, Int)] =rdd2.map(e=>(e,1))

    // 计算单词个数
    val rdd4: RDD[(String, Int)] = rdd3.reduceByKey((v1, v2) => v1 + v2)


    //将数据写入目录中，该目录不能存在
    rdd4.saveAsObjectFile("file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount_0002")

    // 关闭资源;养成良好编码习惯
    sc.stop()

  }

读取 Object 文件

  @Test
  def ObjectReadTest(): Unit ={
    // 创建sc
    val conf =new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("test")
    val sc=new SparkContext(conf)

    // 读取对象文件
    // sc.objectFile[(String,Int)] 需要指定数据类型，写入进去的是一个元组，读取的时候应该也元组的形式返回
    val rdd1=sc.objectFile[(String,Int)](path = "file:///C:/Users/123456/Desktop/worldCount_0002",minPartitions = 4)

    //打印
    rdd1.foreach(e=>{
      println(e)
    })

    // 关闭资源;养成良好编码习惯
    sc.stop()
  }

结果

(python,1)
(wahaha,1)
(shell,4)
(hello,2)
(java,5)

注意： sc.objectFile[(String,Int)] 必须指定数据类型

文件系统类数据读取与保存 Spark的整个生态系统与Hadoop是完全兼容的，所以对于Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型，Spark也同样支持。另外，由于Hadoop的API有新旧两个版本，所以Spark为了能够兼容Hadoop所有的版本，也提供了两套创建操作接口。如TextInputFormat，新旧两个版本所引用分别是org.apache.hadoop.mapred.InputFormat、org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat(NewInputFormat)

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