SparkCore之文件系统类数据读取与保存

HDFS

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.对于外部存储创建操作而言,hadoopRDD和newHadoopRDD是最为抽象的两个函数接口,主要包含以下四个参数.

1. 输入格式(InputFormat): 制定数据输入的类型,如TextInputFormat等,新旧两个版本所引用的版本分别是org.apache.hadoop.mapred.InputFormat和org.apache.hadoop.mapreduce.InputFormat(NewInputFormat)
2. 键类型: 指定[K,V]键值对中K的类型
3. 值类型: 指定[K,V]键值对中V的类型
4. 分区值: 指定由外部存储生成的RDD的partition数量的最小值,如果没有指定,系统会使用默认值defaultMinSplits
   注意:其他创建操作的API接口都是为了方便最终的Spark程序开发者而设置的,是这两个接口的高效实现版本.例如,对于textFile而言,只有path这个指定文件路径的参数,其他参数在系统内部指定了默认值。
5. 在Hadoop中以压缩形式存储的数据,不需要指定解压方式就能够进行读取,因为Hadoop本身有一个解压器会根据压缩文件的后缀推断解压算法进行解压.
6. 如果用Spark从Hadoop中读取某种类型的数据不知道怎么读取的时候,上网查找一个使用map-reduce的时候是怎么读取这种这种数据的,然后再将对应的读取方式改写成上面的hadoopRDD和newAPIHadoopRDD两个类就行了

MySQL数据库连接

支持通过Java JDBC访问关系型数据库。需要通过JdbcRDD进行，示例如下:

1. 添加依赖

<dependency>
    <groupId>mysqlgroupId>
    <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
    <version>5.1.27version>
dependency>

2. Mysql读取：

import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object MysqlRDD {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
   //1.创建spark配置信息
   val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("JdbcRDD")
   //2.创建SparkContext
   val sc = new SparkContext(sparkConf)
   //3.定义连接mysql的参数
   val driver = "com.mysql.jdbc.Driver"
   val url = "jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd"
   val userName = "root"
   val passWd = "000000"
   //创建JdbcRDD
   val rdd = new JdbcRDD(sc, () => {
     Class.forName(driver)
     DriverManager.getConnection(url, userName, passWd)
   },
     "select * from `rddtable` where `id`>=?;",
     1,
     10,
     1,
     r => (r.getInt(1), r.getString(2))
   )
   //打印最后结果
   println(rdd.count())
   rdd.foreach(println)
   sc.stop()
 }
}

Mysql写入：

def main(args: Array[String]) {
  val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("HBaseApp")
  val sc = new SparkContext(sparkConf)
  val data = sc.parallelize(List("Female", "Male","Female"))
  data.foreachPartition(insertData)
}
def insertData(iterator: Iterator[String]): Unit = {
Class.forName ("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance()
  val conn = java.sql.DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd", "root", "000000")
  iterator.foreach(data => {
    val ps = conn.prepareStatement("insert into rddtable(name) values (?)")
    ps.setString(1, data) 
    ps.executeUpdate()
  })
}

HBase数据库

由于 org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat 类的实现，Spark 可以通过Hadoop输入格式访问HBase。这个输入格式会返回键值对数据，其中键的类型为org. apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable，而值的类型为org.apache.hadoop.hbase.client.
Result。

1. 添加依赖

<dependency>
	<groupId>org.apache.hbasegroupId>
	<artifactId>hbase-serverartifactId>
	<version>1.3.1version>
dependency>
<dependency>
	<groupId>org.apache.hbasegroupId>
	<artifactId>hbase-clientartifactId>
	<version>1.3.1version>
dependency>

2. 从HBase读取数据

import org.apache.hadoop.conf.Configuration
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
import org.apache.hadoop.hbase.client.Result
import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable
import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
object HBaseSpark {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建spark配置信息
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("JdbcRDD")
    //创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    //构建HBase配置信息
    val conf: Configuration = HBaseConfiguration.create()
    conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "hadoop102,hadoop103,hadoop104")
    conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "rddtable")
    //从HBase读取数据形成RDD
    val hbaseRDD: RDD[(ImmutableBytesWritable, Result)] = sc.newAPIHadoopRDD(
      conf,
      classOf[TableInputFormat],
      classOf[ImmutableBytesWritable],
      classOf[Result])
    val count: Long = hbaseRDD.count()
    println(count)
    //对hbaseRDD进行处理
    hbaseRDD.foreach {
      case (_, result) =>
        val key: String = Bytes.toString(result.getRow)
        val name: String = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name")))
        val color: String = Bytes.toString(result.getValue(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("color")))
        println("RowKey:" + key + ",Name:" + name + ",Color:" + color)
    }
    //关闭连接
    sc.stop()
  }
}

3. 往HBase写入

def main(args: Array[String]) {
//获取Spark配置信息并创建与spark的连接
  val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("HBaseApp")
  val sc = new SparkContext(sparkConf)
//创建HBaseConf
  val conf = HBaseConfiguration.create()
  val jobConf = new JobConf(conf)
  jobConf.setOutputFormat(classOf[TableOutputFormat])
  jobConf.set(TableOutputFormat.OUTPUT_TABLE, "fruit_spark")
//构建Hbase表描述器
  val fruitTable = TableName.valueOf("fruit_spark")
  val tableDescr = new HTableDescriptor(fruitTable)
  tableDescr.addFamily(new HColumnDescriptor("info".getBytes))
//创建Hbase表
  val admin = new HBaseAdmin(conf)
  if (admin.tableExists(fruitTable)) {
    admin.disableTable(fruitTable)
    admin.deleteTable(fruitTable)
  }
  admin.createTable(tableDescr)
//定义往Hbase插入数据的方法
  def convert(triple: (Int, String, Int)) = {
    val put = new Put(Bytes.toBytes(triple._1))
    put.addImmutable(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("name"), Bytes.toBytes(triple._2))
    put.addImmutable(Bytes.toBytes("info"), Bytes.toBytes("price"), Bytes.toBytes(triple._3))
    (new ImmutableBytesWritable, put)
  }
//创建一个RDD
  val initialRDD = sc.parallelize(List((1,"apple",11), (2,"banana",12), (3,"pear",13)))
//将RDD内容写到HBase
  val localData = initialRDD.map(convert)
  localData.saveAsHadoopDataset(jobConf)
}

简书：https://www.jianshu.com/u/0278602aea1d
CSDN：https://blog.csdn.net/u012387141