一、通用的load和save操作

对于Spark SQL的DataFrame来说,无论是从什么数据源创建出来的DataFrame,都有一些共同的load和save操作。load操作主要用于加载数据,创建出DataFrame;save操作,主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中。

Java版本
DataFrame df = sqlContext.read().load("users.parquet");
df.select("name", "favorite_color").write().save("namesAndFavColors.parquet");

Scala版本
val df = sqlContext.read.load("users.parquet")
df.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")

java版本:

package swy.study.spark.sql;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext; /**
* 通用的load和save操作
* @author swy
*
*/
public class GenericLoadSave { public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("GenericLoadSave");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); DataFrame usersDF = sqlContext.read().load(
"hdfs://spark1:9000/users.parquet");
usersDF.select("name", "favorite_color").write()
.save("hdfs://spark1:9000/namesAndFavColors.parquet");
} }

手动指定数据源类型
也可以手动指定用来操作的数据源类型。数据源通常需要使用其全限定名来指定,比如parquet是org.apache.spark.sql.parquet。但是Spark SQL内置了一些数据源类型,比如json,parquet,jdbc等等。实际上,通过这个功能,就可以在不同类型的数据源之间进行转换了。比如将json文件中的数据保存到parquet文件中。默认情况下,如果不指定数据源类型,那么就是parquet。

Java版本
DataFrame df = sqlContext.read().format("json").load("people.json");
df.select("name", "age").write().format("parquet").save("namesAndAges.parquet");

Scala版本
val df = sqlContext.read.format("json").load("people.json")
df.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")

二、数据源Parquet之使用编程方式加载数据
Parquet是面向分析型业务的列式存储格式,由Twitter和Cloudera合作开发,2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目。

列式存储和行式存储相比有哪些优势呢?
1、可以跳过不符合条件的数据,只读取需要的数据,降低IO数据量。
2、压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的,可以使用更高效的压缩编码(例如Run Length Encoding和Delta Encoding)进一步节约存储空间。
3、只读取需要的列,支持向量运算,能够获取更好的扫描性能。

案例:查询用户数据中的用户姓名。

package swy.study.spark.sql;

import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SQLContext; public class ParquetLoadData {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("GenericLoadSave");
//.setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); DataFrame userDF = sqlContext.read().parquet(
//"E://swy//resource//workspace-neno//spark-study-java//txt//users.parquet");
"hdfs://spark1:9000/spark-study/users.parquet");
userDF.registerTempTable("users"); DataFrame nameDF = sqlContext.sql("select name from users"); List<String> names = nameDF.javaRDD().map(new Function<Row, String>(){
private static final long serialVersionUID = 1L; public String call(Row row) throws Exception {
return "name; " + row.getString(0);
} }).collect(); for (String s : names) {
System.out.println(s);
}
}
}

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