8.sparkcore之读写数据
spark支持多种数据源,从总体来分分为两大部分:文件系统和数据库。
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文件系统
文件系统主要有本地文件系统、Amazon S3、HDFS等。
文件系统中存储的文件有多种存储格式。spark支持的一些常见格式有:
格式名称 | 结构化 | 说明 |
---|---|---|
文件文件 | 否 | 普通文件文件,每行一条记录 |
JSON | 半结构化 | 常见的基于文本的半结构化数据 |
CSV | 是 | 常见的基于文本的格式,在电子表格应用中使用 |
SequenceFiles | 是 | 一种用于键值对数据的常见Hadoop文件格式 |
文本文件
读取
读取单个文件,参数为文件全路径,输入的每一行都会成为RDD的一个元素。
- python
input = sc.textFile("file://opt/module/spark/README.md")
- scala
val input = sc.textFile("file://opt/module/spark/README.md")
- java
JavaRDD
input = sc.textFile("file://opt/module/spark/README.md") - 读取多个文件时,可以使用textFile将参数改为目录或以逗号文件的多个文件名即可。如果是小文件,也可以使用wholeTextFiles读取为一个Pair RDD(键是文件名,值是文件内容)。
val input = sc.wholeTextFiles("file://opt/module/spark/datas") val result = input.mapValues{ y => { val nums = y.split(" ").map(x => x.toDouble) nums.sum / nums.size.toDouble } }
- 写入
输出文本文件时,可使用saveAsTextFile()方法接收一个目录,将RDD中的内容输出到目录中的多个文件中。
```
result.saveAsTextFile(outputFile)
```
JSON
读取
- 将数据作为文本文件读取,然后使用JSON解析器对数据进行解析。
- python使用内置库读取JSON
import json ... input = sc.textFile("file.json") data = input.map(lambda x: json.loads(x))
- scala使用Jackson读取JSON
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper import com.fasterxml.jackson.module.scala.DefaultScalaModule ... case class Person(name: String, lovesPandas: Boolean) ... val input = sc.textFile("file.json") val mapper = new ObjectMapper() mapper.registerModule(DefaultScalaModule) val result = input.flatMap(record => { try { Some(mapper.readValue(record, classOf[Person])) } catch { case e: Exception => None } })
- java使用Jackson读取JSON
class ParseJson implements FlatMapFunction
, Person> { public Iterable call(Iterator lines) throws Exception { ArrayList people = new ArrayList (); ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); while(lines.hasNext()) { String line = lines.next(); try { people.add(mapper.readValue(line, Person.class)); } catch(Exception e) { //跳过失败的数据 } } return people; } } JavaRDD input = sc.textFile("file.json"); JavaRDD result = input.mapPartitions(new ParseJson()); 写入
- 使用JSON解析器将结构化的RDD转为字符串RDD,然后使用文本文件API输出。
- python
(data.filter(lambda x: x["lovesPandas"]).map(lambda x: json.dumps(x)).saveAsTextFile(outputFile)
- scala
result.filter(p => p.lovesPandas).map(mapper.writeValueAsString(_)).saveAsTextFile(outputFile)
- java
class WriteJson implements FlatMapFunction
, String> { public Iterable call(Iterator people) throws Exception { ArrayList text = new ArrayList (); ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); while(people.hasNext()) { Person person = people.next(); text.add(mapper.writeValueAsString(person)); } return text; } } JavaRDD result = input.mapPartitions(new ParseJson()).filter(new LikesPandas()); JavaRDD formatted = result.mapPartitions(new WriteJson()); formatted.saveAsTextFile(outfile);
CSV与TSV
CSV与TSV文件每行都有固定的字段,字段之间使用分隔符(CSV使用逗号;tsv使用制表符)分隔。
读取
将csv或tsv文件当作普通文本文件读取,然后使用响应的解析器进行解析,同json处理方式。
python使用内置库读取csv
- 文件中所有字段没有包含换行符
import csv import StringIO ... def loadRecord(line): input = StringIO.StringIO(line) reader = csv.DictReader(input, fieldnames=["name","favouriteAnimal"]) return reader.next() """读取每行记录""" input = sc.textFile(inputFile).map(loadRecord)
- 文件中的字段包含换行符
def loadRecords(fileNameContents): input = StringIO.StringIO(fileNameContents[1]) reader = csv.DictReader(input, fieldnames=["name","favoriteAnimal"]) return reader """读取整个文件""" fullFileData = sc.wholeTextFiles(inputFile).flatMap(loadRecords)
scala使用opencsv库读取csv
- 文件中所有字段没有包含换行符
import Java.io.StringReader import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader ... val input = sc.textFile(inputFile) val result = input.map{ line => { val reader = new CSVReader(new StringReader(line)) reader.readNext() } }
- 文件中的字段包含换行符
case class Person(name: String, favoriteAnimal: String) val input = sc.wholeTextFiles(inputFile) val result = input.flatMap( case(_, txt) => { val reader = new CSVReader(new StringReader(txt)) reader.readAll().map(x => Person(x(0), x(1))) }
java使用opencsv库读取csv
- 文件中所有字段没有包含换行符
import Java.io.StringReader import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader ... public static class ParseLine implements Function
{ public String[] call(String line) throws Exception { CSVReader reader = new CSVReader(new StringReader(line)); return reader.readNext(); } } JavaPairRDD csvData = sc.textFile(inputFile).map(new ParseLine()); - 文件中的字段包含换行符
public static class ParseLine implements FlatMapFunction
, String[]> { public Iterable call(Tuple2 file) throws Exception { CSVReader reader = new CSVReader(new StringReader(file._2); return reader.readAll(); } } JavaRDD keyedRDD = sc.wholeTextFiles(inputFile).flatMap(new ParseLine());
写入
- csv或tsv文件输出时,将个字段转为指定顺序的数组,然后采用普通文本文件的方式进行输出。
- python
def writeRecords(records): output = StringIO.StringIO() writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=["name", "favoriteAnimal"]) for record in records: writer.writerow(record) return [output.getValue()] pandaLovers.mapPartitions(writeRecords).saveAsTextFile(outputFile)
- scala
pandasLovers.map(person => List(person.name, person.favoriteAnimal).toArray).mapPartitions{ people => { val stringWriter = new StringWriter() val csvWriter = new CSVWriter(stringWriter) csvWriter.writeAll(people.toList) Iterator(stringWriter.toString) } }.saveAsTextFile(outFile)
SequenceFile
SequenceFile是键值对形式的常用Hadoop数据格式。由于Hadoop使用一套自定义的序列化框架,因此SequenceFile的键值对类型需实现Hadoop的Writable接口。
读取
- python
data = sc.sequenceFile(inFile, "org.apache.hadoop.io.Text", "org.apache.hadoop.io.IntWritable")
- scala
val data = sc.sequenceFile(inFile, classOf[Text], classOf[IntWritable]).map{case (x, y) => (x.toString, y.get())}
- java
public static class ConvertToNativeTypes implements PairFunction
, String, Integer> { public Tuple2 call(Tuple2 record) { return new Tuple2(record._1.toString(), record._2.get()); } } JavaPairRDD result = sc.sequenceFile(fileName, Text.class, IntWritable.class).mapToPair(new ConvertToNativeTypes()); 写入
- python
data = sc.parallelize([("Panda", 3), ("Kay", 6), ("Snail", 2)]) data.saveAsSequeceFile(outputFile)
- scala
val data = sc.parallelize(List(("Panda", 3), ("Kay", 6), ("Snail", 2))) data.saveAsSequenceFile(outputFile)
- java(java中没有saveAsSequenceFile方法,用自定义hadoop格式的方式实现)
public static class ConvertToWritableTypes implements PairFunction
, Text, IntWritable> { public Tuple2 call(Tuple2 record) { return new Tuple2(new Text(record._1), new IntWritable(record._2)); } } JavaPairRDD result = sc.parallelizePairs(input).mapToPair(new ConvertToNativeTypes()); result.saveAsHadoopFile(fileName, Text.class, IntWritable.class, SequenceFileOutputFormat.class);
数据库
数据库主要分为关系型数据库(MySQL、PostgreSQL等)和非关系型数据库(HBase、ElasticSearch等)。
JDBC数据库连接
spark使用JDBC访问关系型数据库(MySQL、PostgreSQL等),只需要构建一个org.apache.spark.rdd.JdbcRDD即可。
def createConnection() = {
Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver").newInstance()
DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/test", "root", "root")
}
def extractValues(r: ResultSet) = {
(r.getInt(1), r.getString(2))
}
val data = new JdbcRDD(sc, createConnection,
"SELECT * FROM panda WHERE id >= ? AND id <= ?"),
lowerBound = 1, upperBound = 3,
numPartitions = 2, mapRow = extractValues)
println(data.collect().toList)
HBase
spark通过Hadoop输入格式(org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat)访问HBase。这种格式返回键值对数据,键类型为org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable,值类型为org.apache.hadoop.hbase.client.Result。
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration
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])
ElasticSearch
spark使用ElasticSearch-Hadoop连接器从ElasticSearch中读写数据。ElasticSearch连接器依赖于SparkContext设置的配置项。ElasticSearch连接器也没有用到Spark封装的类型,而使用saveAsHadoopDataSet。
- 读取
def mapWritableToInput(in: MapWritable): Map[String, String] = {
in.map{case (k, v) => (k.toString, v.toString)}.toMap
}
val jobConf = new JobConf(sc.hadoopConfiguration)
jobConf.set(ConfigurationOptions.ES_RESOURCE_READ, args[1])
jobConf.set(ConfigurationOptions.ES_NODES, args[2])
val currentTweets = sc.hadoopRDD(jobConf, classOf[EsInputFormat[Object, MapWritable]], classOf[Object], ClassOf[MapWritable])
val tweets = currentTweets.map{ case (key, value) => mapWritableToInput(value) }
- 写入
val jobConf = new JobConf(sc.hadoopConfiguration)
jobConf.set("mapred.output.format.class", "org.elasticsearch.hadoop.mr.EsOutFormat")
jobConf.setOutputCommitter(classOf[FileOutputCommitter])
jobConf.set(ConfigurationOptions.ES_RESOURCE_WRITE, "twitter/tweets")
jobConf.set(ConfigurationOptions.ES_NODES, "localhost")
FileOutputFormat.setOutputPath(jobConf, new Path("-"))
output.saveAsHadoopDataset(jobConf)
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