Spark项目学习-慕课网日志分析-days3-External Data Source 外部数据源

1. External Data Source 外部数据源

    1）每一个spark程序以加载数据开始，以输出数据结束

    2）方便快速的从不同的数据源（json、parquet/rdbms），经过混合处理，在将处理结果以特定的格式，写回到指定的系统（HDFS S3)中

处理过程：

    1）要从关系型数据库导入大数据系统，然后处理完再导回原有数据库

目标：

    1）对于开发者：不需要把代码合并到spark源码中

    2）非常方便的加载和读取

    spark.read.format(format) 读

    people.write.format("parquet").save("path") 写  格式+路径

2. 操作Parquet文件数据

    1）加载数据 spark.read.format("parquet").load(path)

    2）写入数据 df.write.format("parquet").save(path)

3. 操作Hive表数据

    1）Spark.table(tableNmae) 读Hive表数据

    2）df.write.saveAsTable(tableName) 写入数据

    3）spark.sql("select deptno,count(1)from emp group by deptno"）.filter("deptno is not null").write.saveAs

    4）spark.tbale("在这里写入sql语句")

    5）注意设置分区数量，默认是200 

      spark.sqlContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions","10")

4. 操作Mysql数据库等关系型数据库

5.关联MySQL和Hive表数据关联操作