Spark 数据读取与保存（输入、输出）

た入场券 2024-04-20 09:04 35阅读 0赞

# 4.数据读取与保存 #

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 文件以及 Object 文件；

文件系统分为：本地文件系统、 HDFS、 HBASE 以及数据库。

![1604514-20190707180005581-298049313.png][]

1）数据读取:textFile(String)

scala> val hdfsFile = sc.textFile("hdfs://hadoop102:9000/fruit.txt")
    hdfsFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://hadoop102:9000/fruit.txt MapPartitionsRDD[21] at textFile at <console>:24

2）数据保存: saveAsTextFile(String)

scala> hdfsFile.saveAsTextFile("/fruitOut")

![1604514-20190707200558057-334917919.png][]

### 4.1.2 Json 文件 ###

如果 JSON 文件中每一行就是一个 JSON 记录，那么可以通过将 JSON 文件当做文本

文件来读取，然后利用相关的 JSON 库对每一条数据进行 JSON 解析。

注意：使用 RDD 读取 JSON 文件处理很复杂，同时 SparkSQL 集成了很好的处理

JSON 文件的方式，所以应用中多是采用 SparkSQL 处理 JSON 文件。

（1）导入解析 json 所需的包

scala> import scala.util.parsing.json.JSON

（2）上传 json 文件到 HDFS

[lxl@hadoop102 spark]$ hadoop fs -put ./examples/src/main/resources/people.json /

（3）读取文件

scala> val json = sc.textFile("/people.json")
    json: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /people.json MapPartitionsRDD[8] at textFile at <console>:24

（4）解析 json 数据

scala> val result = json.map(JSON.parseFull)
    result: org.apache.spark.rdd.RDD[Option[Any]] = MapPartitionsRDD[10] at map at <console>:27

（5）打印

scala> result.collect
    res11: Array[Option[Any]] = Array(Some(Map(name -> Michael)), Some(Map(name -> Andy, age -> 30.0)), Some(Map(name -> Justin, age -> 19.0)))

### 4.1.3 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)。Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以

调用 sequenceFile\[ keyClass, valueClass\](path)。

注意：SequenceFile 文件只针对 PairRDD

（1）创建一个 RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,2),(3,4),(5,6)))
    rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[13] at parallelize at <console>:24

（2）将 RDD 保存为 Sequence 文件

scala> rdd.saveAsSequenceFile("file:///opt/module/spark/seqFile")

（3）查看该文件

[lxl@hadoop102 seqFile]$ pwd
    /opt/module/spark/seqFile
    
    [lxl@hadoop102 seqFile]$ ll
    总用量 8
    -rw-r--r-- 1 atguigu atguigu 108 10 月 9 10:29 part-00000
    -rw-r--r-- 1 atguigu atguigu 124 10 月 9 10:29 part-00001
    -rw-r--r-- 1 atguigu atguigu 0 10 月 9 10:29 _SUCCESS
    
    [lxl@hadoop102 seqFile]$ cat part-00000
    SEQ org.apache.hadoop.io.IntWritable org.apache.hadoop.io.IntWritableط

（4）读取 Sequence 文件

scala> val seq = sc.sequenceFile[Int,Int]("file:///opt/module/spark/seqFile")
    seq: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[18] at sequenceFile at <console>:24

（5）打印读取后的 Sequence 文件

scala> seq.collect
    res14: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,4), (5,6))

### 4.1.4 对象文件 （objectFile） ###

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。

（1）创建一个 RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
    rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[19] at parallelize at <console>:24

（2）将 RDD 保存为 Object 文件

scala> rdd.saveAsObjectFile("file:///opt/module/spark/objectFile")

（3）查看该文件

[lxl@hadoop102 object]$ pwd
    /opt/module/spark/object

\[lxl@hadoop102 object\]$ ll  
总用量 16  
\-rw-r--r-- 1 lxl lxl 138 7月 8 03:12 part-00000  
\-rw-r--r-- 1 lxl lxl 138 7月 8 03:12 part-00001  
\-rw-r--r-- 1 lxl lxl 138 7月 8 03:12 part-00002  
\-rw-r--r-- 1 lxl lxl 142 7月 8 03:12 part-00003  
\-rw-r--r-- 1 lxl lxl 0 7月 8 03:12 \_SUCCESS

\[lxl@hadoop102 object\]$ cat part-00000  
SEQ!org.apache.hadoop.io.NullWritable"org.apache.hadoop.io.BytesWritabley.)a¬촲\[IMº\`&v겥xp

（4）读取 Object 文件

scala> val objFile = sc.objectFile[(Int)]("file:///opt/module/spark/objectFile")
    objFile: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[31] at objectFile at <console>:24

（5）打印读取后的 Sequence 文件

scala> objFile.collect
    res19: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)

## 4.2 文件系统类数据读取与保存 ##

### 4.2.1 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。

1.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.

2.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

![1604514-20190707212321944-689205326.png][]

### 4.2.2 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>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>5.1.27</version>
    </dependency>

（2）Mysql 读取：

package com.lxl
    
    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` >= ? and 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://master01:3306/rdd", "root","hive")
    
    　　iterator.foreach(data => {
    　　　　val ps = conn.prepareStatement("insert into rddtable(name) values (?)")
    　　　　ps.setString(1, data)
    　　　　ps.executeUpdate()
    　　})
    }

**spark-shell 中使用 JDBC 连接 Mysql：**

[lxl@hadoop102 spark]$ cp /opt/module/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar ./jars/

scala> val rdd = new org.apache.spark.rdd.JdbcRDD(sc, () => {
         |       Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
         |       java.sql.DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd", "root", "000000") 
         |     },
         |       "select * from `rddtable` where id >= ? and id <= ?;",
         |       1,
         |       10,
         |       1,
         |       r => (r.getInt(1), r.getString(2))
         |     )
    rdd: org.apache.spark.rdd.JdbcRDD[(Int, String)] = JdbcRDD[1] at JdbcRDD at <console>:24
    
    scala> println(rdd.count())
    3
    
    scala> rdd.foreach(println)
    (1,zhangsan)
    (2,lisi)
    (3,wangwu)

### 4.2.3 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.hbase</groupId>
        <artifactId>hbase-server</artifactId>
        <version>1.3.1</version>
    </dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hbase</groupId>
        <artifactId>hbase-client</artifactId>
        <version>1.3.1</version>
    </dependency>

（2）从 HBase 读取数据

package com.lxl
    
    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[ImmutableBytesWritable]])
      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)
    }

转载于:https://www.cnblogs.com/LXL616/p/11147909.html

[1604514-20190707180005581-298049313.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/d4b968de6e6e4bbebc462dfb1ed02fce.png
[1604514-20190707200558057-334917919.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/77ddb7df519d46d2a133b9d15ce46413.png
[1604514-20190707212321944-689205326.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/18/8452df9e25cc4d7fb46b6dda822c8ec0.png