读取结构化数据
Spark可以从本地CSV，HDFS以及Hive读取结构化数据，直接解析为DataFrame，进行后续分析。
读取本地CSV
需要指定一些选项，比如留header，比如指定delimiter值，用，或者\t或者其他。
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object ReadCSV { val spark: SparkSession = SparkSession
.builder()
.appName(Spark Rocks)
.master(local[*])
.getOrCreate() val path: String = /path/to/file/data.csv
val df: DataFrame = spark.read
.option(header,true)
.option(inferSchema,true)
.option(delimiter,,)
.csv(path)
.toDF() def main(args: Array[String]): Unit = {
df.show()
df.printSchema()
}
}
读取Hive数据
SparkSession可以直接调用sql方法，传入sql查询语句即可。返回的DataFrame可以做简单的变化，比如转换
数据类型，对重命名之类。
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}import org.apache.spark.sql.types.IntegerTypeobject ReadHive { val spark: SparkSession = SparkSession
.builder()
.appName(Spark Rocks)
.master(local[*])
.enableHiveSupport() // 需要开启Hive支持
.getOrCreate() import spark.implicits._ //隐式转换
val sql: String = SELECT col1, col2 FROM db.myTable LIMIT 1000
val df: DataFrame = spark.sql(sql)
.withColumn(col1, $col1.cast(IntegerType))
.withColumnRenamed(col2,new_col2) def main(args: Array[String]): Unit = {
df.show()
df.printSchema()
}
}
读取HDFS数据
HDFS上没有数据无法获取表头，需要单独指定。可以参考databricks的网页。一般HDFS默认在9000端口访问。
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object ReadHDFS { val spark: SparkSession = SparkSession
.builder()
.appName(Spark Rocks)
.master(local[*])
.getOrCreate() val location: String = hdfs://localhost:9000/user/zhangsan/test
val df: DataFrame = spark
.read
.format(com.databricks.spark.csv)
.option(inferSchema,true)
.option(delimiter,\001)
.load(location)
.toDF(col1,col2) def main(args: Array[String]): Unit = {
df.show()
df.printSchema()
}
}