Spark SQL 的数据源------通用的数据 加载/保存功能

Spark SQL支持通过DataFrame接口在各种数据源上进行操作。DataFrame可以使用关系变换进行操作，也可以用来创建临时视图。将DataFrame      注册为临时视图允许您对其数据运行SQL查询。本节介绍使用Spark Data Sources加载和保存数据的一般方法，然后介绍可用于内置数据源的特定选        项。

1， 常用的加载和保存功能。

最简单的形式，默认的数据源（parquet除非另有配置 spark.sql.sources.default）将用于所有的操作。

  val usersDF = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")usersDF.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")

2，手动指定选项

您也可以手动指定将要使用的数据源以及您想要传递给数据源的其他选项。数据源通过其全名指定（即org.apache.spark.sql.parquet），但内置的来源，你也可以使用自己的短名称（json，parquet，jdbc，orc，libsvm，csv，text）。从任何数据源类型加载的数据框可以使用此语法转换为其他类型。

   val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")peopleDF.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")

3， 直接在文件上运行SQL

您可以使用SQL直接查询该文件，而不是使用读取API将文件加载到DataFrame中并进行查询。

 val peopleDFCsv = spark.read.format("csv").option("sep", ";").option("inferSchema", "true").option("header", "true").load("examples/src/main/resources/people.csv")val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.`examples/src/main/resources/users.parquet`")

其中people.csv的数据为：

name;age;job
Jorge;30;Developer
Bob;32;Developer

4，保存模式

保存操作可以选择一个Save Mode，指定如何处理现有的数据（如果存在）。认识到这些保存模式不使用任何锁定数据而不是原子性的操作数据是很重要的。另外，执行时重写数据，数据在写出新数据之前将被删除。常见类型如下：

5，保存数据并持久化表

DataFrames也可以使用该saveAsTable 命令将其作为持久表保存到Hive Metastore中。请注意，现有的Hive部署对于使用此功能不是必需的。Spark将为您创建一个默认的本地Hive Metastore（使用Derby）。与createOrReplaceTempView命令不同的是， saveAsTable将实现DataFrame的内容并创建指向Hive Metastore中的数据的指针。即使您的Spark程序重新启动后，永久性表格仍然存在，只要您保持与同一Metastore的连接即可。用于持久表的DataFrame可以通过使用表的名称调用tablea方法来创建SparkSession。
        对于基于文件的数据源，例如文本，parquet，json等，您可以通过path选项指定一个自定义表格路径 ，例如df.write.option("path", "/some/path").saveAsTable("t")。当表被删除时，自定义表路径将不会被删除，表数据仍然存在。如果没有指定自定义表格路径，Spark会将数据写入仓库目录下的默认表格路径。当表被删除时，默认的表路径也将被删除。
       从Spark 2.1开始，持久数据源表具有存储在Hive Metastore中的每个分区元数据。这带来了几个好处：
           1） 由于Metastore只能返回查询所需的分区，因此不再需要发现第一个查询的所有分区。
           2） Hive DDL如ALTER TABLE PARTITION ... SET LOCATION现在可用于使用Datasource API创建的表。
请注意，创建外部数据源表（具有path选项的那些表）时，默认情况下不会收集分区信息。要同步Metastore中的分区信息，可以调用MSCK REPAIR TABLE。

6，Bucketing（分段）, Sorting（排序） and Partitioning（分区）

对于基于文件的数据源，也可以对输出进行分类。分段和排序仅适用于持久表：

  peopleDF.write.bucketBy(42, "name").sortBy("age").saveAsTable("people_bucketed")

而分区则可以同时使用save和saveAsTable使用数据集API。

 usersDF.write.partitionBy("favorite_color").format("parquet").save("namesPartByColor.parquet")

同时也可以对单个表使用分区和分区：

   peopleDF.write.partitionBy("favorite_color").bucketBy(42, "name").saveAsTable("people_partitioned_bucketed")

partitionBy创建一个目录结构，如“ Partition Discovery ”部分所述。因此，对基数高的柱子的适用性有限。相比之下 bucketBy，通过固定数量的桶分配数据，并且可以在大量唯一值无界时使用。

上述完整的例子代码如下：

 private def runBasicDataSourceExample(spark: SparkSession): Unit = {val usersDF = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")usersDF.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")peopleDF.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")val peopleDFCsv = spark.read.format("csv").option("sep", ";").option("inferSchema", "true").option("header", "true").load("examples/src/main/resources/people.csv")val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.`examples/src/main/resources/users.parquet`")peopleDF.write.bucketBy(42, "name").sortBy("age").saveAsTable("people_bucketed")usersDF.write.partitionBy("favorite_color").format("parquet").save("namesPartByColor.parquet")peopleDF.write.partitionBy("favorite_color").bucketBy(42, "name").saveAsTable("people_partitioned_bucketed")spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS people_bucketed")spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS people_partitioned_bucketed")}

其中people.json测试数据如下：

{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}