Spark:DataFrame 写入文本文件

将DataFrame写成文件方法有很多
最简单的将DataFrame转换成RDD，通过saveASTextFile进行保存但是这个方法存在一些局限性：
1.将DataFrame转换成RDD或导致数据结构的改变
2.RDD的saveASTextFile如果文件存在则无法写入，也就意味着数据只能覆盖无法追加,对于有数据追加需求的人很不友好
3.如果数据需要二次处理，RDD指定分隔符比较繁琐

基于以上原因，在研读了Spark的官方文档后，决定采取DataFrame的自带方法 write 来实现。
此处采用mysql的数据作为数据源，读取mysql的方法在 Spark:读取mysql数据作为DataFrame 有详细介绍。

1.mysql的信息

mysql的信息我保存在了外部的配置文件，这样方便后续的配置添加。

 //配置文件示例：
 [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties
 #mysql数据库配置
 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver
 mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=false&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false&rewriteBatchedStatements=true
 mysql.username=user
 mysql.password=123456

2.需要的jar依赖

sbt版本，maven的对应修改即可

 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core_2.10" % "1.6.0-cdh5.7.2"
 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.10" % "1.6.0-cdh5.7.2"
 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-hive_2.10" % "1.6.0-cdh5.7.2"
 libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-client" % "1.2.0-cdh5.7.2"
 libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-server" % "1.2.0-cdh5.7.2"
 libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-common" % "1.2.0-cdh5.7.2"
 libraryDependencies += "org.apache.hbase" % "hbase-protocol" % "1.2.0-cdh5.7.2"
 libraryDependencies += "mysql" % "mysql-connector-java" % "5.1.38"
 libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-streaming_2.10" % "1.6.0-cdh5.7.2"
 libraryDependencies += "com.yammer.metrics" % "metrics-core" % "2.2.0"

3.完整实现代码

 import java.io.FileInputStream
 import java.util.Properties
 
 import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext, SaveMode}
 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
 /**
   * @author Administrator
   *         2018/10/16-14:35
   *
   */
 object TestSaveFile {
   var hdfsPath: String = ""
   var proPath: String = ""
   var DATE: String = ""
 
   val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(getClass.getSimpleName)
   val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
   val sqlContext: SQLContext = new HiveContext(sc)
 
   def main(args: Array[String]): Unit = {
     hdfsPath = args(0)
     proPath = args(1)
     //不过滤读取
     val dim_sys_city_dict: DataFrame = readMysqlTable(sqlContext, "TestMysqlTble1", proPath)
     saveAsFileAbsPath(dim_sys_city_dict, hdfsPath + "TestSaveFile", "|", SaveMode.Overwrite)
   }
 
   /**
     * 获取 Mysql 表的数据
     *
     * @param sqlContext
     * @param tableName 读取Mysql表的名字
     * @param proPath   配置文件的路径
     * @return 返回 Mysql 表的 DataFrame
     */
   def readMysqlTable(sqlContext: SQLContext, tableName: String, proPath: String): DataFrame = {
     val properties: Properties = getProPerties(proPath)
     sqlContext
       .read
       .format("jdbc")
       .option("url", properties.getProperty("mysql.url"))
       .option("driver", properties.getProperty("mysql.driver"))
       .option("user", properties.getProperty("mysql.username"))
       .option("password", properties.getProperty("mysql.password"))
       .option("dbtable", tableName)
       .load()
   }
 
   /**
     * 将 DataFrame 保存为 hdfs 文件 同时指定保存绝对路径 与 分隔符
     *
     * @param dataFrame  需要保存的 DataFrame
     * @param absSaveDir 保存保存的路径 （据对路径）
     * @param splitRex   指定分割分隔符
     * @param saveMode   保存的模式：Append、Overwrite、ErrorIfExists、Ignore
     */
   def saveAsFileAbsPath(dataFrame: DataFrame, absSaveDir: String, splitRex: String, saveMode: SaveMode): Unit = {
     dataFrame.sqlContext.sparkContext.hadoopConfiguration.set("mapred.output.compress", "false")
     //为了方便观看结果去掉压缩格式
     val allClumnName: String = dataFrame.columns.mkString(",")
     val result: DataFrame = dataFrame.selectExpr(s"concat_ws('$splitRex',$allClumnName) as allclumn")
     result.write.mode(saveMode).text(absSaveDir)
   }
 
   /**
     * 获取配置文件
     *
     * @param proPath
     * @return
     */
   def getProPerties(proPath: String): Properties = {
     val properties: Properties = new Properties()
     properties.load(new FileInputStream(proPath))
     properties
   }
 }

4.测试

 def main(args: Array[String]): Unit = {
     hdfsPath = args(0)
     proPath = args(1)
     //不过滤读取
     val dim_sys_city_dict: DataFrame = readMysqlTable(sqlContext, "TestMysqlTble1", proPath)
     saveAsFileAbsPath(dim_sys_city_dict, hdfsPath + "TestSaveFile", "|", SaveMode.Overwrite)
   }

5.执行命令

 nohup spark-submit --master yarn \
 --driver-memory 4G \
 --num-executors 2 \
 --executor-cores 4 \
 --executor-memory 8G \
 --class com.iptv.job.basedata.TestSaveFile \
 --jars /var/lib/hadoop-hdfs/tmp_lillcol/mysql-connector-java-5.1.38.jar \
 test.jar \
 hdfs://ns1/user/hive/../ \
 /var/.../job.properties > ./TestSaveFile.log 2>&1 &

6.运行结果

 [hdfs@iptve4e03 tmp_lillcol]$ hadoop fs -du -h hdfs://ns1/user/hive/warehouse/TestSaveFile
 0      0      hdfs://ns1/user/hive/warehouse/TestSaveFile/_SUCCESS
 4.1 K  4.1 K  hdfs://ns1/user/hive/warehouse/TestSaveFile/part-r-123412340-ec83e1f1-4bd9-4b4a-89a3-8489c1f908dc
 
 [hdfs@iptve4e03 tmp_lillcol]$ hadoop fs -cat hdfs://ns1/user/hive/warehouse/TestSaveFile/part-r-123412340-ec83e1f1-4bd9-4b4a-89a3-8489c1f908dc
 1234|12349|张三|韩服_G|11234|张三艾欧尼亚|韩服-G|1234D5A3434|3|张三天庭
 12343|1234|1234|韩服_M|31234|李四艾欧尼亚|韩服-M|5F4EE4345|8|1234天庭
 1234|12340|石中剑山|韩服_s8|11234|张三艾欧尼亚|韩服-s8|59B403434|5|石中剑山天庭
 12344|12344|灵山|韩服_J|31234|李四艾欧尼亚|韩服-J|CF19F434B|40|灵山天庭
 1234|1234|他家|韩服_H|11234|张三艾欧尼亚|韩服-Z|51234EB1434|9|他家天庭
 12345|12340|云浮|韩服_F|31234|李四艾欧尼亚|韩服-Y|9C9C04344|41|浮天庭
 1234|12348|潮边疆|韩服_Z|41234|佛山艾欧尼亚|韩服-Z|5B034340F|15|边疆天庭
 12340|12344|河姆渡人源|韩服_HY|41234|深圳艾欧尼亚|韩服-HY434123490808|18|河姆渡人源天庭
 1234|1234|佛山|韩服_S|41234|佛山艾欧尼亚|韩服-FS|EEA981434|4|佛祖天庭
 12340|12343|揭阳|韩服_J|41234|深圳艾欧尼亚|韩服-JY|9FF084349|10|天庭
 1234|1234|石中剑边疆|韩服_|41234|佛山艾欧尼亚|韩服-HZ|440A434FC|0|石中剑边疆天庭
 12348|1234|梅边疆|韩服_Z|41234|深圳艾欧尼亚|韩服-MZ|E9B434F09|14|梅边疆天庭
 1234|12348|石中剑名|韩服_M|41234|佛山艾欧尼亚|韩服-MM|5D0A94434|14|石中剑名天庭
 12349|1234|日本|韩服_|41234|深圳艾欧尼亚|韩服-SG|BD0F34349|19|日本天庭
 1234|1234|石中剑石中剑|韩服_ST|41234|佛山艾欧尼亚|韩服-ST|18D0D0434|0|石中剑石中剑天庭
 12340|1234|深圳|韩服_Z|41234|深圳艾欧尼亚|韩服-Z|31E4C4344|4|深天庭
 12340|12340|石中剑尾|韩服_SW|41234|佛山艾欧尼亚|韩服-SW|1BA1234434B|10|石中剑尾天庭
 12341|1234|美国|韩服_Z|41234|深圳艾欧尼亚|韩服-Q|3C09D434B|13|美国天庭
 12341|1234|湛江|韩服_Z|41234|佛山艾欧尼亚|韩服-Z|3A49A4340|11|我家天庭
 1234|12343|清诗和远方|韩服_Y|11234|张三艾欧尼亚|韩服-Y|4344E0F31|10|清诗和远方天庭
 1234|41234|李四|韩服_AZ|31234|李四艾欧尼亚|韩服-Z|13F1D4344|1|李四天庭

7.总结

在整个过程中有几个需要注意的点

• 只能存一个列

 /**
    * Saves the content of the [[DataFrame]] in a text file at the specified path.
    * The DataFrame must have only one column that is of string type.
    * Each row becomes a new line in the output file. For example:
    * {{{
    *   // Scala:
    *   df.write.text("/path/to/output")
    *
    *   // Java:
    *   df.write().text("/path/to/output")
    * }}}
    *
    * @since 1.6.0
    */
   def text(path: String): Unit = format("text").save(path)

这段代码已经说明了一切，是的，只能保存只有一列的DataFrame.

但是比起RDD，DataFrame能够比较轻易的处理这种情况

 def saveAsFileAbsPath(dataFrame: DataFrame, absSaveDir: String, splitRex: String, saveMode: SaveMode): Unit = {
     dataFrame.sqlContext.sparkContext.hadoopConfiguration.set("mapred.output.compress", "false")
     //为了方便观看结果去掉压缩格式
     val allClumnName: String = dataFrame.columns.mkString(",")
     val result: DataFrame = dataFrame.selectExpr(s"concat_ws('$splitRex',$allClumnName) as allclumn")
     result.write.mode(saveMode).text(absSaveDir)
   }

上述代码中 我们通过columns.mkString(",")获取 dataFrame 的所有列名并用","分隔，然后通过selectExpr(s"concat_ws('$splitRex',$allClumnName) as allclumn")将所有数据拼接当成一列，完美解决只能保存一列的问题

• DataFrame 某个字段为空

如果 DataFrame 中某个字段为null,那么在你最中生成的文件中不会有该字段，所以，如果对结果字段的个数有要求的，最好在数据处理的时候将有可能为null的数据赋值空串"",特别是还有将数据load进Hive需求的，否则数据会出现错位

至此DataFrame 写文件功能实现

此文为本人工作总结，转载请标明出处！！！！！！！