spark sql外部数据源
This commit is contained in:
罗祥
parent
9bbb86fdd2
commit
d57c7927a8
@ -1,5 +1,43 @@
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# Spark SQL 外部数据源
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# Spark SQL 外部数据源
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<a href="#一简介">一、简介</a><br/>
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<a href="#11-多数据源支持">1.1 多数据源支持</a><br/>
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<a href="#12-读数据格式">1.2 读数据格式</a><br/>
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<a href="#13-写数据格式">1.3 写数据格式</a><br/>
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<a href="#二CSV">二、CSV</a><br/>
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<a href="#21-读取CSV文件">2.1 读取CSV文件</a><br/>
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<a href="#22-写入CSV文件">2.2 写入CSV文件</a><br/>
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<a href="#23-可选配置">2.3 可选配置</a><br/>
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<a href="#三JSON">三、JSON</a><br/>
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<a href="#31-读取JSON文件">3.1 读取JSON文件</a><br/>
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<a href="#32-写入JSON文件">3.2 写入JSON文件</a><br/>
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<a href="#33-可选配置">3.3 可选配置</a><br/>
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<a href="#四Parquet">四、Parquet</a><br/>
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<a href="#41-读取Parquet文件">4.1 读取Parquet文件</a><br/>
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<a href="#22-写入Parquet文件">2.2 写入Parquet文件</a><br/>
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<a href="#23-可选配置">2.3 可选配置</a><br/>
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<a href="#五ORC">五、ORC </a><br/>
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<a href="#51-读取ORC文件">5.1 读取ORC文件 </a><br/>
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<a href="#42-写入ORC文件">4.2 写入ORC文件</a><br/>
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<a href="#六SQL-Databases">六、SQL Databases </a><br/>
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<a href="#61-读取数据">6.1 读取数据</a><br/>
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<a href="#62-写入数据">6.2 写入数据</a><br/>
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<a href="#七Text">七、Text </a><br/>
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<a href="#71-读取Text数据">7.1 读取Text数据</a><br/>
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<a href="#72-写入Text数据">7.2 写入Text数据</a><br/>
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<a href="#八数据读写高级特性">八、数据读写高级特性</a><br/>
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<a href="#81-并行读">8.1 并行读</a><br/>
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<a href="#82-并行写">8.2 并行写</a><br/>
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<a href="#83-分区写入">8.3 分区写入</a><br/>
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<a href="#83-分桶写入">8.3 分桶写入</a><br/>
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<a href="#85-文件大小管理">8.5 文件大小管理</a><br/>
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<a href="#九可选配置附录">九、可选配置附录</a><br/>
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<a href="#91-CSV读写可选配置">9.1 CSV读写可选配置</a><br/>
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<a href="#92-JSON读写可选配置">9.2 JSON读写可选配置</a><br/>
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<a href="#93-数据库读写可选配置">9.3 数据库读写可选配置</a><br/>
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</nav>
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## 一、简介
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## 一、简介
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### 1.1 多数据源支持
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### 1.1 多数据源支持
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@ -13,9 +51,11 @@ Spark支持以下六个核心数据源，同时Spark社区还提供了多达上
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- JDBC/ODBC connections
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- JDBC/ODBC connections
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- Plain-text files
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- Plain-text files
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> 注：以下所有测试文件均可从本仓库的[resources](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/resources)目录进行下载
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### 1.2 读数据格式
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### 1.2 读数据格式
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所有数据源读取API都遵循以下调用格式：
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所有读取API遵循以下调用格式：
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```scala
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```scala
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// 格式
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// 格式
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@ -48,19 +88,21 @@ DataFrameWriter.format(...).option(...).partitionBy(...).bucketBy(...).sortBy(
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//示例
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//示例
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dataframe.write.format("csv")
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dataframe.write.format("csv")
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.option("mode", "OVERWRITE") //写模式
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.option("mode", "OVERWRITE") //写模式
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.option("dateFormat", "yyyy-MM-dd")
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.option("dateFormat", "yyyy-MM-dd") //日期格式
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.option("path", "path/to/file(s)")
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.option("path", "path/to/file(s)")
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.save()
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.save()
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```
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```
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写数据模式有以下四种可选项：
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| Scala/Java | 描述 |
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| Scala/Java | 描述 |
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| :--------------------------------- | :----------------------------------------------------------- |
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| :----------------------- | :----------------------------------------------------------- |
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| `SaveMode.ErrorIfExists`(默认模式) | 如果给定的路径已经存在文件，则抛出异常，这是写数据默认的模式 |
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| `SaveMode.ErrorIfExists` | 如果给定的路径已经存在文件，则抛出异常，这是写数据默认的模式 |
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| `SaveMode.Append` | 数据以追加的方式写入 |
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| `SaveMode.Append` | 数据以追加的方式写入 |
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| `SaveMode.Overwrite` | 数据以覆盖的方式写入 |
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| `SaveMode.Overwrite` | 数据以覆盖的方式写入 |
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| `SaveMode.Ignore` | Ignore mode means that when saving a DataFrame to a data source, if data already exists, the save operation is expected not to save the contents of the DataFrame and not to change the existing data. This is similar to a `CREATE TABLE IF NOT EXISTS` in SQL. |
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| `SaveMode.Ignore` | 如果给定的路径已经存在文件，则不做任何操作 |
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## 二、CSV
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## 二、CSV
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@ -68,74 +110,86 @@ CSV是一种常见的文本文件格式，其中每一行表示一条记录，
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### 2.1 读取CSV文件
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### 2.1 读取CSV文件
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自动推断类型：
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自动推断类型读取读取示例：
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```scala
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```scala
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spark.read.format("csv")
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spark.read.format("csv")
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.option("header", "true")
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.option("header", "false") // 文件中的第一行是否为列的名称
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.option("mode", "FAILFAST")
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.option("mode", "FAILFAST") // 是否快速失败
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.option("inferSchema", "true")
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.option("inferSchema", "true") // 是否自动推断schema
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.load("some/path/to/file.csv")
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.load("/usr/file/csv/dept.csv")
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.show()
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```
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```
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使用预定义类型：
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使用预定义类型：
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```scala
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```scala
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import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType, StringType,
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import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType, StringType,LongType}
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LongType}
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//预定义数据格式
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val myManualSchema = new StructType(Array(
|
val myManualSchema = new StructType(Array(
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new StructField("DEST_COUNTRY_NAME", StringType, true),
|
StructField("deptno", LongType, nullable = false),
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||||||
new StructField("ORIGIN_COUNTRY_NAME", StringType, true),
|
StructField("dname", StringType,nullable = true),
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new StructField("count", LongType, false)
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StructField("loc", StringType,nullable = true)
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))
|
))
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||||||
spark.read.format("csv")
|
spark.read.format("csv")
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||||||
.option("header", "true")
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||||||
.option("mode", "FAILFAST")
|
.option("mode", "FAILFAST")
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||||||
.schema(myManualSchema)
|
.schema(myManualSchema)
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||||||
.load("/data/flight-data/csv/2010-summary.csv")
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.load("/usr/file/csv/dept.csv")
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.show(5)
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.show()
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```
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```
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### 2.2 写入CSV文件
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### 2.2 写入CSV文件
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```scala
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```scala
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import org.apache.spark.sql.types.{StructField, StructType, StringType,
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df.write.format("csv").mode("overwrite").save("/tmp/csv/dept2")
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LongType}
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val myManualSchema = new StructType(Array(
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new StructField("DEST_COUNTRY_NAME", StringType, true),
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new StructField("ORIGIN_COUNTRY_NAME", StringType, true),
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new StructField("count", LongType, false)
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))
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spark.read.format("csv")
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.option("header", "true")
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.option("mode", "FAILFAST")
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.schema(myManualSchema)
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.load("/data/flight-data/csv/2010-summary.csv")
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.show(5)
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```
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```
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将csv文件，转换为tsv文件：
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也可以指定具体的分隔符：
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```scala
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```scala
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csvFile.write.format("csv").mode("overwrite").option("sep", "\t")
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df.write.format("csv").mode("overwrite").option("sep", "\t").save("/tmp/csv/dept2")
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.save("/tmp/my-tsv-file.tsv")
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```
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```
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### 2.3 可选配置
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为节省主文篇幅，所有读写配置项见文末9.1小节。
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<br/>
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## 三、JSON
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## 三、JSON
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### 3.1 读取JSON文件
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### 3.1 读取JSON文件
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```json
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```json
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spark.read.format("json").option("mode", "FAILFAST").schema(myManualSchema)
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spark.read.format("json").option("mode", "FAILFAST").load("/usr/file/json/dept.json").show(5)
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.load("/data/flight-data/json/2010-summary.json").show(5)
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```
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需要注意的是：默认不支持一条数据记录跨越多行(如下)，可以通过配置`multiLine`为`true`来进行更改，其默认值为`false`。
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```json
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// 默认支持单行
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{"DEPTNO": 10,"DNAME": "ACCOUNTING","LOC": "NEW YORK"}
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//默认不支持多行
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{
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"DEPTNO": 10,
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"DNAME": "ACCOUNTING",
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"LOC": "NEW YORK"
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}
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```
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```
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### 3.2 写入JSON文件
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### 3.2 写入JSON文件
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```scala
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```scala
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csvFile.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/my-json-file.json")
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df.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/spark/json/dept")
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```
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```
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### 3.3 可选配置
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为节省主文篇幅，所有读写配置项见文末9.2小节。
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<br/>
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## 四、Parquet
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## 四、Parquet
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Parquet是一个开源的面向列的数据存储，它提供了多种存储优化，允许读取单独的列非整个文件，这不仅节省了存储空间而且提升了读取效率，它是Spark是默认的文件格式。
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Parquet是一个开源的面向列的数据存储，它提供了多种存储优化，允许读取单独的列非整个文件，这不仅节省了存储空间而且提升了读取效率，它是Spark是默认的文件格式。
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@ -143,17 +197,13 @@ csvFile.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/my-json-file.json")
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### 4.1 读取Parquet文件
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### 4.1 读取Parquet文件
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```scala
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```scala
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spark.read.format("parquet")
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spark.read.format("parquet").load("/usr/file/parquet/dept.parquet").show(5)
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.load("/data/flight-data/parquet/2010-summary.parquet").show(5)
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```
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```
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需要注意的是：默认不支持一条数据记录跨越多行，可以通过配置`multiLine`为`true`来进行更改，其默认值为`false`。
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### 2.2 写入Parquet文件
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### 2.2 写入Parquet文件
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```scala
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```scala
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csvFile.write.format("parquet").mode("overwrite")
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df.write.format("parquet").mode("overwrite").save("/tmp/spark/parquet/dept")
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.save("/tmp/my-parquet-file.parquet")
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```
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```
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### 2.3 可选配置
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### 2.3 可选配置
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@ -165,117 +215,183 @@ Parquet文件有着自己的存储规则，因此其可选配置项比较少，
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| 读 | compression or codec | None,<br/>uncompressed,<br/>bzip2,<br/>deflate, gzip,<br/>lz4, or snappy | None | 压缩文件格式 |
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| 读 | compression or codec | None,<br/>uncompressed,<br/>bzip2,<br/>deflate, gzip,<br/>lz4, or snappy | None | 压缩文件格式 |
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| Read | mergeSchema | true, false | 取决于配置项`spark.sql.parquet.mergeSchema` | 当为真时，Parquet数据源将从所有数据文件收集的Schema合并在一起，否则将从摘要文件中选择Schema，如果没有可用的摘要文件，则从随机数据文件中选择Schema。 |
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| Read | mergeSchema | true, false | 取决于配置项`spark.sql.parquet.mergeSchema` | 当为真时，Parquet数据源将从所有数据文件收集的Schema合并在一起，否则将从摘要文件中选择Schema，如果没有可用的摘要文件，则从随机数据文件中选择Schema。 |
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> 完整的配置列表可以参阅官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-parquet.html
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> 更多可选配置可以参阅官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-parquet.html
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## 五、ORC
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## 五、ORC
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ORC是一种自描述的、类型感知的列文件格式，它针对大型数据的读取进行了优化，也是大数据中常用的文件格式。
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ORC是一种自描述的、类型感知的列文件格式，它针对大型数据的读写进行了优化，也是大数据中常用的文件格式。
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### 5.1 读取ORC文件
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### 5.1 读取ORC文件
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```scala
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```scala
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spark.read.format("orc").load("/data/flight-data/orc/2010-summary.orc").show(5)
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spark.read.format("orc").load("/usr/file/orc/dept.orc").show(5)
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```
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```
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### 4.2 写入ORC文件
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### 4.2 写入ORC文件
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```scala
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```scala
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csvFile.write.format("orc").mode("overwrite").save("/tmp/my-json-file.orc")
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csvFile.write.format("orc").mode("overwrite").save("/tmp/spark/orc/dept")
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```
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```
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<br/>
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## 六、SQL Databases
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## 六、SQL Databases
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spark同样支持与传统的关系型数据库进行数据读写。
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spark同样支持与传统的关系型数据库进行数据读写。但是Spark程序默认是没有提供数据库驱动的，所以在使用前需要将对应的数据库驱动上传到安装目录下的`jars`目录中。下面示例使用的是Mysql数据库，使用前需要将对应的`mysql-connector-java-x.x.x.jar`上传到jars目录下。
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### 6.1 获取数据库连接
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> 为方便大家测试，我在本仓库的[resources](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/tree/master/resources)目录下上传了mysql-connector-java-5.1.47.jar
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### 6.1 读取数据
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读取全表数据示例如下，这里的`help_keyword`是mysql内置的字典表，只有`help_keyword_id`和`name`两个字段。
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```scala
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```scala
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import java.sql.DriverManager
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spark.read
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val connection = DriverManager.getConnection(url)
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connection.isClosed()
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connection.close()
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```
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### 6.2 读取数据
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读取全表数据：
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```scala
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val pgDF = spark.read
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||||||
.format("jdbc")
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.format("jdbc")
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.option("driver", "org.postgresql.Driver")
|
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") //驱动
|
||||||
.option("url", "jdbc:postgresql://database_server")
|
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql") //数据库地址
|
||||||
.option("dbtable", "schema.tablename")
|
.option("dbtable", "help_keyword") //表名
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||||||
.option("user", "username").option("password","my-secret-password").load()
|
.option("user", "root").option("password","root").load().show(10)
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```
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```
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||||||
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读取过滤后的数据：
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从查询结果读取数据：
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```scala
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```scala
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||||||
val pushdownQuery = """(SELECT DISTINCT(DEST_COUNTRY_NAME) FROM flight_info)
|
val pushDownQuery = """(SELECT * FROM help_keyword WHERE help_keyword_id <20) AS help_keywords"""
|
||||||
AS flight_info"""
|
spark.read.format("jdbc")
|
||||||
val dbDataFrame = spark.read.format("jdbc")
|
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql")
|
||||||
.option("url", url).option("dbtable", pushdownQuery).option("driver", driver)
|
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
|
||||||
.load()
|
.option("user", "root").option("password", "root")
|
||||||
|
.option("dbtable", pushDownQuery)
|
||||||
|
.load().show()
|
||||||
|
|
||||||
|
//输出
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||||||
|
+---------------+-----------+
|
||||||
|
|help_keyword_id| name|
|
||||||
|
+---------------+-----------+
|
||||||
|
| 0| <>|
|
||||||
|
| 1| ACTION|
|
||||||
|
| 2| ADD|
|
||||||
|
| 3|AES_DECRYPT|
|
||||||
|
| 4|AES_ENCRYPT|
|
||||||
|
| 5| AFTER|
|
||||||
|
| 6| AGAINST|
|
||||||
|
| 7| AGGREGATE|
|
||||||
|
| 8| ALGORITHM|
|
||||||
|
| 9| ALL|
|
||||||
|
| 10| ALTER|
|
||||||
|
| 11| ANALYSE|
|
||||||
|
| 12| ANALYZE|
|
||||||
|
| 13| AND|
|
||||||
|
| 14| ARCHIVE|
|
||||||
|
| 15| AREA|
|
||||||
|
| 16| AS|
|
||||||
|
| 17| ASBINARY|
|
||||||
|
| 18| ASC|
|
||||||
|
| 19| ASTEXT|
|
||||||
|
+---------------+-----------+
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
也可以使用如下的写法进行数据的过滤：
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||||||
|
|
||||||
```scala
|
```scala
|
||||||
val props = new java.util.Properties
|
val props = new java.util.Properties
|
||||||
props.setProperty("driver", "org.sqlite.JDBC")
|
props.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
|
||||||
val predicates = Array(
|
props.setProperty("user", "root")
|
||||||
"DEST_COUNTRY_NAME != 'Sweden' OR ORIGIN_COUNTRY_NAME != 'Sweden'",
|
props.setProperty("password", "root")
|
||||||
"DEST_COUNTRY_NAME != 'Anguilla' OR ORIGIN_COUNTRY_NAME != 'Anguilla'")
|
val predicates = Array("help_keyword_id < 10 OR name = 'WHEN'") //指定数据过滤条件
|
||||||
spark.read.jdbc(url, tablename, predicates, props).count() // 510
|
spark.read.jdbc("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql", "help_keyword", predicates, props).show()
|
||||||
|
|
||||||
|
//输出：
|
||||||
|
+---------------+-----------+
|
||||||
|
|help_keyword_id| name|
|
||||||
|
+---------------+-----------+
|
||||||
|
| 0| <>|
|
||||||
|
| 1| ACTION|
|
||||||
|
| 2| ADD|
|
||||||
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| 3|AES_DECRYPT|
|
||||||
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| 4|AES_ENCRYPT|
|
||||||
|
| 5| AFTER|
|
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| 6| AGAINST|
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| 7| AGGREGATE|
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| 8| ALGORITHM|
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| 9| ALL|
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| 604| WHEN|
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+---------------+-----------+
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```
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```
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并行读取数据：
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可以使用`numPartitions`指定读取数据的并行度：
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```scala
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```scala
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val dbDataFrame = spark.read.format("jdbc")
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option("numPartitions", 10)
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.option("url", url).option("dbtable", tablename).option("driver", driver)
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.option("numPartitions", 10).load()
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```
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```
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在这里，我们对第一个分区和最后一个分区分别指定了最小值和最大值。任何超出这些界限的都在第一个分区或最后一个分区中。然后，我们设置希望的分区总数(这是并行度的级别)。
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在这里，除了可以指定分区外，还可以设置上界和下界，任何小于下界的值都会被分配在第一个分区中，任何大于上界的值都会被分配在最后一个分区中。
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```scala
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```scala
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val colName = "count"
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val colName = "help_keyword_id" //用于判断上下界的列
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val lowerBound = 0L
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val lowerBound = 300L //下界
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val upperBound = 348113L // this is the max count in our database
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val upperBound = 500L //上界
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val numPartitions = 10
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val numPartitions = 10 //分区综述
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spark.read.jdbc(url,tablename,colName,lowerBound,upperBound,numPartitions,props)
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val jdbcDf = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql","help_keyword",
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.count() // 255
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colName,lowerBound,upperBound,numPartitions,props)
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```
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```
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想要验证分区内容，可以使用`mapPartitionsWithIndex`这个算子，代码如下：
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### 6.3 写入数据
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```scala
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```scala
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val newPath = "jdbc:sqlite://tmp/my-sqlite.db"
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jdbcDf.rdd.mapPartitionsWithIndex((index, iterator) => {
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csvFile.write.mode("overwrite").jdbc(newPath, tablename, props)
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val buffer = new ListBuffer[String]
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while (iterator.hasNext) {
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buffer.append(index + "分区:" + iterator.next())
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}
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buffer.toIterator
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}).foreach(println)
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```
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```
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执行结果如下：`help_keyword`这张表只有600条左右的数据，本来数据应该均匀分布在10个分区，但是0分区里面却有319条数据，这是因为设置了下限，所有小于300的数据都会被限制在第一个分区，即0分区。同理所有大于500的数据被分配在9分区，即最后一个分区。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-mysql-分区上下限.png"/> </div>
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### 6.2 写入数据
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```scala
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val df = spark.read.format("json").load("/usr/file/json/emp.json")
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df.write
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.format("jdbc")
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.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql")
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.option("user", "root").option("password", "root")
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.option("dbtable", "emp")
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.save()
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```
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## 七、Text
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## 七、Text
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text文件在读写性能方面并没有任何优势，且不能表达明确的数据结构，所以其使用的比较少，读写操作如下：
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### 7.1 读取Text数据
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### 7.1 读取Text数据
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```scala
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```scala
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spark.read.textFile("/data/flight-data/csv/2010-summary.csv")
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spark.read.textFile("/usr/file/txt/dept.txt").show()
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.selectExpr("split(value, ',') as rows").show()
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```
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```
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### 7.2 写入Text数据
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### 7.2 写入Text数据
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```scala
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```scala
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csvFile.select("DEST_COUNTRY_NAME").write.text("/tmp/simple-text-file.txt")
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df.write.text("/tmp/spark/txt/dept")
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```
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```
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## 八、数据读写高级概念
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<br/>
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## 八、数据读写高级特性
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### 8.1 并行读
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### 8.1 并行读
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多个executors不能同时读取同一个文件，但它们可以同时读取不同的文件。一般来说，这意味着当您从一个包含多个文件的文件夹中读取数据时，这些文件中的每一个都将成为DataFrame中的一个分区，并由可用的executors并行读取。
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多个executors不能同时读取同一个文件，但它们可以同时读取不同的文件。这意味着当您从一个包含多个文件的文件夹中读取数据时，这些文件中的每一个都将成为DataFrame中的一个分区，并由可用的executors并行读取。
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### 8.2 并行写
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### 8.2 并行写
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@ -283,35 +399,42 @@ csvFile.select("DEST_COUNTRY_NAME").write.text("/tmp/simple-text-file.txt")
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### 8.3 分区写入
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### 8.3 分区写入
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分区和分桶这两个概念和Hive中分区表和分桶表是一致的。都是将数据按照一定规则进行拆分存储。需要注意的是`partitionBy`指定的分区和RDD中分区不是一个概念：这里的**分区表现为输出目录的子目录**，数据分别存储在对应的子目录中。
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```scala
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```scala
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csvFile.limit(10).write.mode("overwrite").partitionBy("DEST_COUNTRY_NAME")
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val df = spark.read.format("json").load("/usr/file/json/emp.json")
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.save("/tmp/partitioned-files.parquet")
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df.write.mode("overwrite").partitionBy("deptno").save("/tmp/spark/partitions")
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```
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输出结果如下：可以看到输出被按照部门编号分为三个子目录，子目录中才是对应的输出文件。
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-分区.png"/> </div>
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### 8.3 分桶写入
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### 8.3 分桶写入
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分桶写入就是将数据按照指定的列和桶数进行散列，目前分桶写入只支持保存为表，实际上这就是Hive的分桶表。
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```scala
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```scala
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val numberBuckets = 10
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val numberBuckets = 10
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val columnToBucketBy = "count"
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val columnToBucketBy = "empno"
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csvFile.write.format("parquet").mode("overwrite").bucketBy(numberBuckets, columnToBucketBy).saveAsTable("bucketedFiles")
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df.write.format("parquet").mode("overwrite")
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.bucketBy(numberBuckets, columnToBucketBy).saveAsTable("bucketedFiles")
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```
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### 8.5 文件大小管理
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### 8.5 文件大小管理
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如果写入产生大量小文件，这时会产生大量的元数据开销。Spark和HDFS一样，都不能很好的处理这个问题，这被称为“small file problem”。同时数据文件也不能过大，否则在查询时会有不必要的性能开销，因此要把文件大小控制在一个合理的范围内。
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如果写入产生小文件数量过多，这时会产生大量的元数据开销。Spark和HDFS一样，都不能很好的处理这个问题，这被称为“small file problem”。同时数据文件也不能过大，否则在查询时会有不必要的性能开销，因此要把文件大小控制在一个合理的范围内。
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在上文我们已经介绍过可以通过分区数量来控制生成文件的数量，从而间接控制文件大小。Spark 2.2引入了一种新的方法，以更自动化的方式控制文件大小，这就是`maxRecordsPerFile`参数，它允许你通过控制写入文件的记录数来控制文件大小。
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在上文我们已经介绍过可以通过分区数量来控制生成文件的数量，从而间接控制文件大小。Spark 2.2引入了一种新的方法，以更自动化的方式控制文件大小，这就是`maxRecordsPerFile`参数，它允许你通过控制写入文件的记录数来控制文件大小。
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```scala
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```scala
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// Spark将确保文件最多包含5000条记录
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// Spark将确保文件最多包含5000条记录
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df.write.option(“maxRecordsPerFile”, 5000)
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df.write.option(“maxRecordsPerFile”, 5000)
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```
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## 九、可选配置附录
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## 九、附录
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### 9.1 CSV读写可选配置
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### 9.1 CSV读写可选配置
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@ -368,13 +491,12 @@ csvFile.write.format("parquet").mode("overwrite").bucketBy(numberBuckets, column
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| createTableOptions | 写入数据时自定义创建表的相关配置 |
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| createTableOptions | 写入数据时自定义创建表的相关配置 |
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| createTableColumnTypes | 写入数据时自定义创建列的列类型 |
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| createTableColumnTypes | 写入数据时自定义创建列的列类型 |
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> 完整的配置可以参阅官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-jdbc.html
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> 数据库读写更多配置可以参阅官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-jdbc.html
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## 参考资料
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## 参考资料
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1. Matei Zaharia, Bill Chambers . Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02
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1. Matei Zaharia, Bill Chambers . Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02
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2. https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources.html
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pictures/spark-mysql-分区上下限.png
Normal file
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pictures/spark-mysql-分区上下限.png
Normal file
Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 47 KiB |
BIN
pictures/spark-分区.png
Normal file
BIN
pictures/spark-分区.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 17 KiB |
4
resources/csv/dept.csv
Normal file
4
resources/csv/dept.csv
Normal file
@ -0,0 +1,4 @@
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10,ACCOUNTING,NEW YORK
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20,RESEARCH,DALLAS
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30,SALES,CHICAGO
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40,OPERATIONS,BOSTON
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resources/orc/dept.orc
Normal file
BIN
resources/orc/dept.orc
Normal file
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
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