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
程序结果
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)
网友评论