spark复习总结03

1.DataFrame的创建方式

　　1.1 通过加载外部文件创建

//通过sqlContext读取json文件创建DataFrame
DataFrame dataFrame=sqlContext.read().json("src/main/resources/datafromcreate.txt");
//通过两种方式加载json文件
//sqlContext.read().json("src/main/resources/datafromcreate.txt");
sqlContext.read().format("json").load("src/main/resources/datafromcreate.txt"）；

　　1.2 通过RDD和元数据进行转换

　　　　1.2.1 通过使用动态构建的元数据的方式创建DataFrame

//创建sqlContext
SQLContext sqlContext=new SQLContext(context);
//使用程序构建DataFrame的元数据
StructType structType=new StructType(new StructField[]{
                DataTypes.createStructField("id", DataTypes.IntegerType, false),
                DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true),
                DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true)
        });

//创建studentsRdd
JavaRDD<Row> studentsRdd=context.textFile("src/main/resources/students.txt").map(new Function<String, Row>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            public Row call(String line) throws Exception {
                String[] words=line.split(" ");
                return RowFactory.create(Integer.parseInt(words[]),words[],Integer.parseInt(words[]));
            }
        });

//使用动态构建的元数据创建DataFrame
DataFrame studentDataFrame= sqlContext.createDataFrame(studentsRdd, structType);

　　　　1.2.2 通过反射的方式，使用javabean的属性作为DataFrame的元数据进行创建DataFrame

//封装为Student JavaRDD
JavaRDD<Student> students=context.textFile("src/main/resources/students.txt").map(new Function<String, Student>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            public Student call(String line) throws Exception {
                String[] words=line.split(" ");
                return new Student(Integer.parseInt(words[]), words[], Integer.parseInt(words[]));
            }
        });

//使用反射技术,将javaRdd转换为DataFrame，使用javabean的属性定义DataFrame的元数据
DataFrame studentDataFrame= sqlContext.createDataFrame(students, Student.class);

　　　　1.2.3　使用hiveContext.table方法将hive表中的数据装换为DataFrame

DataFrame goodStudentDF=hiveContext.table("sqark.good_student_info");

　　1.3 加载分区表的parquet文件，自动推断分区字段

//加载parquet文件为DataFrame
 DataFrame usersDF=sqlContext.read().parquet("src/main/resources/parquet/users.parquet");

/**
 * root
    |-- name: string (nullable = true)
    |-- age: long (nullable = true)
*/
usersDF.printSchema();   

/**
* 加载区别表中的数据是会自动推断分区列，
　　users.parquet只有两个字段name,age;
　　female和coutry为分区字段
*/
usersDF=sqlContext.read().parquet("src/main/resources/parquet/female=male/coutry=US/users.parquet");

/**
* root
|-- name: string (nullable = true)
|-- age: long (nullable = true)
|-- female: string (nullable = true)
|-- coutry: string (nullable = true)
*/
usersDF.printSchema();

　　1.4 合并分区

　　　　开启合并元数据的两种方式：
　　　　　　1) sqlContext.read().option("mergeSchema", "true")
　　　　　　 2) SparkConf().set("spark.sql.parquet.mergeSchema", "true")

/**
* megerschema/idandage.txt 中的内容只有id和age两个属性
* megerschema/idandname.txt 中的内容只有id和name两个属性
* 合并以后的元素为id,name,age三个属性
*/
DataFrame personDF=sqlContext.read().option("mergeSchema", "true").format("json").load("src/main/resources/megerschema");
personDF.printSchema();

2.将DataFrame进行保存到外部文件系统

//将DataFrame,默认以parquet类型进行保存，可以使用format修改保存的文件格式
personDF.write().save("src/main/resources/output/persons");

//将DataFrame使用json格式保存
personDF.write().format("json").save("src/main/resources/output/persons");