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FileSystem:HDFS,Hbase,S3,OSS 等 HDFS 与 mysql join 你要用sqoop把 hdfs,mysql都要记载到hive中 但是用spark 一句话就可以
--packages 优点,灵活,给你都拉去过来本地有的,没有的才下载的 缺点:生产中集群不能上网,maven没用 解决办法:有--jars 打成jar包传上去
json.vsv,hdfs,hive,jdbc,s3,parquet,es,redis 等 分为两大类 build-in (内置) , 3th-party(外部) spark.read.load() 默认读的是parquet文件
csv为例使用https://spark-packages.org 这个网址 点homepage
存在抛出异常 目标存在追加,但是重跑一次可能两份,有弊端(保证不了每次处理都是一样的) 目标表存在,已经存在的数据被清掉 忽略模式,有了就不会再往里加了
user.select("name").write.format("json").option("compression","none").save("file:///root/test/json1/") user.select("name").write().format("json").save("/root/test/json1/")
result.write.mode("default") result.write.mode(SaveMode.ErrorIfExists)
哪个字段分区 最少,最多多少条 几个分区 一次进去多少条
sparksession中有个table方法直接可以把表转化为DataFrame
三个等号,否则报错,注意条件
如何更有效的读取外部数据源 Table sCAN 加载外部数据源数据,定义数据的schema信息Base(抽象类必须有子类) 写必须实现RelationProvicer
就是上图第一行什么都不管,读出什么是什么
裁剪对应第二个
裁剪过滤对应第三个 两个图就参数不同,功能一致
实现这三个接口 一个可以写schema信息 一个是过滤 一个可以写出去 带scan是查,insert 写, base加载数据源和schema信息
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