SparkSQL 数据的加载和保存

一、通用加载和保存方式

  SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet

1. 加载数据

spark.read.load 是加载数据的通用方法

scala> spark.read.

csv   format   jdbc   json   load   option   options   orc   parquet   schema   table   text   textFile

如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定

scala> spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")

• format("…")：指定保存的数据类型，包括"csv"、“jdbc”、“json”、“orc”、“parquet"和"textFile”。
• save ("…")：在"csv"、“orc”、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。
• option("…")：在"jdbc"格式下需要传入JDBC相应参数，url、user、password和dbtable

保存操作可以使用 SaveMode, 用来指明如何处理数据，使用mode()方法来设置。
有一点很重要: 这些 SaveMode 都是没有加锁的, 也不是原子操作。
SaveMode是一个枚举类，其中的常量包括：

Scala/Java	Any Language	Meaning
SaveMode.ErrorIfExists(default)	“error”(default)	如果文件已经存在则抛出异常
SaveMode.Append	“append”	如果文件已经存在则追加
SaveMode.Overwrite	“overwrite”	如果文件已经存在则覆盖
SaveMode.Ignore	“ignore”	如果文件已经存在则忽略

df.write.mode("append").json("/opt/module/data/output")

二、Parquet

  Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。Parquet是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。

  数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作，不需要使用format。修改配置项spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。

1. 加载数据

scala> val df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")

scala> df.show

2. 保存数据

scala> var df = spark.read.json("/opt/module/data/input/people.json")
//保存为parquet格式
scala> df.write.mode("append").save("/opt/module/data/output")

三、 JSON

  Spark SQL 能够自动推测JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]， 可以通过SparkSession.read.json()去加载JSON 文件。

注意：Spark读取的JSON文件不是传统的JSON文件，每一行都应该是一个JSON串。

格式如下：

{"name":"Michael"}
{"name":"Andy"， "age":30}
[{"name":"Justin"， "age":19},{"name":"Justin"， "age":19}]

1. 导入隐式转换

import spark.implicits._

2. 加载JSON文件

val path = "/opt/module/spark-local/people.json"
val peopleDF = spark.read.json(path)

3. 创建临时表

peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

4. 数据查询

val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")

teenagerNamesDF.show()
+------+
|  name|
+------+
|Justin|
+------+

四、CSV

Spark SQL可以配置CSV文件的列表信息，读取CSV文件,CSV文件的第一行设置为数据列

spark.read.format("csv").option("sep", ";").option("inferSchema", "true")
	.option("header", "true")
	.load("data/user.csv")

五、MySQL

  Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。如果使用spark-shell操作，可在启动shell时指定相关的数据库驱动路径或者将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。

bin/spark-shell 
--jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

我们这里只演示在Idea中通过JDBC对Mysql进行操作

1. 导入依赖

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

2. 读取数据

val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")

//创建SparkSession对象
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

import spark.implicits._

//方式1：通用的load方法读取
spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("user", "root")
  .option("password", "123123")
  .option("dbtable", "user")
  .load().show


//方式2:通用的load方法读取 参数另一种形式
spark.read.format("jdbc")
  .options(Map("url"->"jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql?user=root&password=123123",
    "dbtable"->"user","driver"->"com.mysql.jdbc.Driver")).load().show

//方式3:使用jdbc方法读取
val props: Properties = new Properties()
props.setProperty("user", "root")
props.setProperty("password", "123123")
val df: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql", "user", props)
df.show

//释放资源
spark.stop()

3. 写入数据

case class User2(name: String, age: Long)
。。。
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")

//创建SparkSession对象
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
import spark.implicits._

val rdd: RDD[User2] = spark.sparkContext.makeRDD(List(User2("lisi", 20), User2("zs", 30)))
val ds: Dataset[User2] = rdd.toDS
//方式1：通用的方式  format指定写出类型
 
//方式2：通过jdbc方法
val props: Properties = new Properties()
props.setProperty("user", "root")
props.setProperty("password", "123123")
ds.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql", "user", props)

//释放资源
spark.stop()

六、Hive

  Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
  若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好 Hive，Spark SQL 也可以运行。 需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(如果你的 classpath 中有配好的 hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本地文件系统)。

spark-shell默认是Hive支持的；代码中是默认不支持的，需要手动指定（加一个参数即可）。

1. 内嵌的HIVE

如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可.
Hive 的元数据存储在 derby 中, 默认仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse

scala> spark.sql("show tables").show
。。。
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
+--------+---------+-----------+

scala> spark.sql("create table aa(id int)")

。。。

scala> spark.sql("show tables").show
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
| default|       aa|      false|
+--------+---------+-----------+

向表加载本地数据

scala> spark.sql("load data local inpath 'input/ids.txt' into table aa")

。。。

scala> spark.sql("select * from aa").show
+---+
| id|
+---+
|  1|
|  2|
|  3|
|  4|
+---+

在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive

2. 外部的HIVE

如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤：

• Spark要接管Hive需要把hive-site.xml拷贝到conf/目录下
• 把Mysql的驱动copy到jars/目录下
• 如果访问不到hdfs，则需要把core-site.xml和hdfs-site.xml拷贝到conf/目录下
• 重启spark-shell

scala> spark.sql("show tables").show
20/04/25 22:05:14 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException
+--------+--------------------+-----------+
|database|           tableName|isTemporary|
+--------+--------------------+-----------+
| default|                 emp|      false|
| default|hive_hbase_emp_table|      false|
| default| relevance_hbase_emp|      false|
| default|          staff_hive|      false|
| default|                 ttt|      false|
| default|   user_visit_action|      false|
+--------+--------------------+-----------+

3.运行Spark SQL CLI

  Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务。在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI，直接执行SQL语句，类似一Hive窗口

bin/spark-sql

4. 运行Spark beeline

  Spark Thrift Server是Spark社区基于HiveServer2实现的一个Thrift服务。旨在无缝兼容HiveServer2。因为Spark Thrift Server的接口和协议都和HiveServer2完全一致，因此我们部署好Spark Thrift Server后，可以直接使用hive的beeline访问Spark Thrift Server执行相关语句。Spark Thrift Server的目的也只是取代HiveServer2，因此它依旧可以和Hive Metastore进行交互，获取到hive的元数据。
如果想连接Thrift Server，需要通过以下几个步骤：

• Spark要接管Hive需要把hive-site.xml拷贝到conf/目录下
• 把Mysql的驱动copy到jars/目录下
• 如果访问不到hdfs，则需要把core-site.xml和hdfs-site.xml拷贝到conf/目录下
• 启动Thrift Server

sbin/start-thriftserver.sh

• 使用beeline连接Thrift Server

bin/beeline -u jdbc:hive2://linux1:10000 -n root

5. 代码操作Hive(IDEA)

5.1 导入依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-hive_2.12artifactId>
    <version>3.0.0version>
dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.hivegroupId>
    <artifactId>hive-execartifactId>
    <version>1.2.1version>
dependency>
<dependency>
    <groupId>mysqlgroupId>
    <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
    <version>5.1.27version>
dependency>

5.2 将hive-site.xml文件拷贝到项目的resources目录中，代码实现

//创建SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession
  .builder()
  .enableHiveSupport()
  .master("local[*]")
  .appName("sql")
  .getOrCreate()

注意：在开发工具中创建数据库默认是在本地仓库，通过参数修改数据库仓库的地址:

config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://linux1:8020/user/hive/warehouse")

如果在执行操作时，出现如下错误：

可以代码最前面增加如下代码解决：

System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")

此处的root改为你们自己的hadoop用户名称