Spark数据读取

对于存储在本地文件系统或分布式文件系统(HDFS、Amazon S3)中的数据，Spark可以访问很多种不同的文件格式，比如文本文件、JSON、SequenceFile

Spark SQL中的结构化数据源，包括JSON和Hive的结构化数据源

数据库和键值存储，自带的库，联结HBase或其他JDBC源

格式名称

结构化

备注

文本文件

否

普通的文本文件，每行一条记录

JSON

半结构化

每行一条记录

CSV

是

非常常见的基于文本的格式

SequenceFiles

是

用于键值对的常见Hadoop文件格式

textFile()和saveAsTextFile()，读取文本文件和保存为文本文件。

读取JSON数据的方式是将数据作为文本文件读取，然后使用JSON解析器对RDD中的值进行映射操作。

import json

data = input.map(lambda x: json.loads(x))

//保存JSON

(data.filter(lambda x: x["lovesPands"]).map(lambda x: json.dumps(x)).saveAsTextFile(outputFile))

Spark有专门用来读取SequenceFile的接口，可以调用sequenceFile(path,keyClass,valueClass,minparttions)来读取。

val data = sc.sequenceFile(inFile,"org.apache.hadoop.io.Text","org.apache.hadoop.io.IntWritable")

文件压缩

对数据进行压缩以节省存储空间和网络传输开销。Spark原生的输入方式(texeFile和sequenceFile)可以自动处理一类型的压缩。

文件系统

本地文件,file:///home/path

Amazon S3,s3n://bucket/path

HDFS,hdfs://master/path

数据库

Java数据库连接，需要构建一个org.apache.spark.rdd.jdbcRDD，将SparkContext和其他参数一起传给它

//Scala

def createConnect() = {

Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance();

DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/test?user=holden");

}

def extractValues(r: ResultSet) = {

(r.getInt(1),r.getString(2))

}

val data = new JdbcRDD(sc,createConnection,"SELECT * FROM panda WHERE ",lowerBound = 1, upperBound = 3, numPartitions = 2, mapRow = extractValues)

println(data.collect().toList)

提供一个用于数据库连接的函数

提供一个可以读取一定范围内数据的查询，以及查询参数中lowerBound和upperBound的值。

最后一个参数可以将输出结果从java.sql.ResultSet转为对操作数据有用的格式的函数。

Spark可以用org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat类通过Hadoop输入格式访问HBase。键的类型为org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable，值的类型为org.apache.hadoop.hbase.client.Result。

//Scala

import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfigration

import org.apache.hadoop.hbase.client.Result

import org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable

import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat

val conf = HBaseConfiguration.create()

conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,"tablename")

val rdd = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat],classOf[ImmutableBytesWritable],classOf[Result])

分区操作

分区的作用：

可以增加并行度，在多个节点上同时计算。

减少通信开销。join()时，减少shuffle。

分区原则：分区个数等于本地机器CPU数目

rdd.sc.parallelize(list,2)//设置两个分区

rdd.repartition(1)//重新分区，分1个

分区方法有三种：

哈希分区，HashPartitioner

区域分区，RangePartitioner

自定义分区

def Mypartition(key):

return key % 10;

可以在每个分区共享一个数据库连接池，避免建立太多连接

def processCallsigns(signs):

http = urllib3.PoolManager()//建立连接池

urls = map()//操作

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