spark DataFrame 读写和保存数据

时间：2023-03-08 18:54:54
spark DataFrame 读写和保存数据

一。读写Parquet(DataFrame)　

　　Spark SQL可以支持Parquet、JSON、Hive等数据源，并且可以通过JDBC连接外部数据源。前面的介绍中，我们已经涉及到了JSON、文本格式的加载，这里不再赘述。这里介绍Parquet，下一节会介绍JDBC数据库连接。

　　Parquet是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。Parquet是语言无关的，而且不与任何一种数据处理框架绑定在一起，适配多种语言和组件，能够与Parquet配合的组件有：
　　　　* 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL
　　　　* 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch, Scalding, Kite
　　　　* 数据模型: Avro, Thrift, Protocol Buffers, POJOs
　　Spark已经为我们提供了parquet样例数据，就保存在“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/”这个目录下，有个users.parquet文件，这个文件格式比较特殊，如果你用vim编辑器打开，或者用cat命令查看文件内容，肉眼是一堆乱七八糟的东西，是无法理解的。只有被加载到程序中以后，Spark会对这种格式进行解析，然后我们才能理解其中的数据。
　　下面代码演示了如何从parquet文件中加载数据生成DataFrame。

>>> parquetFileDF = spark.read.parquet("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/users.parquet"

>>> parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile")

>>> namesDF = spark.sql("SELECT * FROM parquetFile")

>>> namesDF.rdd.foreach(lambda person: print(person.name))

Alyssa

Ben
 
>>> peopleDF = spark.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")

>>> peopleDF.write.parquet("file:///usr/local/spark/mycode/newpeople.parquet")

二。jdbc

　　

>>> jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/spark").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "student").option("user", "root").option("password", "hadoop").load()

>>> jdbcDF.show()
>>> from pyspark.sql.types import Row

>>> from pyspark.sql.types import StructType

>>> from pyspark.sql.types import StructField

>>> from pyspark.sql.types import StringType

>>> from pyspark.sql.types import IntegerType

>>> studentRDD = spark.sparkContext.parallelize(["3 Rongcheng M 26","4 Guanhua M 27"]).map(lambda line : line.split(" "))

//下面要设置模式信息

>>> schema = StructType([StructField("name", StringType(), True),StructField("gender", StringType(), True),StructField("age",IntegerType(), True)])

>>> rowRDD = studentRDD.map(lambda p : Row(p[1].strip(), p[2].strip(),int(p[3])))

//建立起Row对象和模式之间的对应关系，也就是把数据和模式对应起来

>>> studentDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)

>>> prop = {}

>>> prop['user'] = 'root'

>>> prop['password'] = 'hadoop'

>>> prop['driver'] = "com.mysql.jdbc.Driver"

>>> studentDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/spark",'student','append', prop)

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