spark的数据源

通用操作load和save操作

load操作主要用于加载数据，创建出DataFrame；save操作，主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中。如果不指定format，那么默认的就是parquet文件。

// 读取加载 users.parquet， 不指定format ，默认  parquet格式
 val df = spark.read.load("src/main/resources/data/users.parquet")

// 先查询，再写入保存，mode是当遇到文件已存在时重写处理
df.select("name", "favorite_color").write.mode(SaveMode.Overwrite).save("src/main/resources/data/users1.parquet")

// 再查看写入的文件读取并展示
spark.read.load("src/main/resources/data/users1.parquet").show()

Spark SQL对于save操作，提供了不同的save mode，主要用来处理当目标位置，已经有数据时，应该如何处理。而且save操作并不会执行锁操作，并且不是原子的，因此是有一定风险出现脏数据的。

常见的数据格式

SparkSQL内建支持多种数据格式比如：txt、csv、excel(非内建)、json、Parquet、ORC等

txt格式

最常见最一般的文本格式，从文本中读取的话，就只有一个字段，字段名为value，字段值为每一行。可以使用text或者textFile算子读取。其中textFile算子底层调用的就是text算子，但是两者的区别是text算子返回的是DataFrame，而textFile算子返回的是DataSet，从源码可以看出，text算子支持多文件的形式

    // 单文件读取
    spark.read.format("text")
              .load("src/main/resources/data/aaaa.txt")
              .show(100)

    // 多文件读取
    val path = "src/main/resources/data/abc.txt"
    val path2 = "src/main/resources/data/aaaa.txt"
    val arrPath = Array(path, path2)
     spark.read.textFile(arrPath: _*)
                .show(100)

案例：文件读取并拆分

    // 从文本中读取的话，就只有一个字段，字段名为value，字段值为每一行
    spark.read.format("text").load("src/main/resources/data/aaaa.txt")
    //第一种 纯裸写map的形式
        spark.read.textFile("src/main/resources/data/aaaa.txt")
          .map{
            line =>{
              val split = line.split(",")
              (split(0), split(1))
            }
          }
          .toDF("stock","price")
          .show()

    //第二种 DSL的方式
        val df = spark.read.format("text").load("src/main/resources/data/aaaa.txt")
        import org.apache.spark.sql.functions._
        df.withColumn("split", split(df("value"),","))
          .selectExpr("split[0]","split[1]")
          .toDF("stock","price")
          .show()

    //第三种 SQL
    val df1 = spark.read.format("text").load("src/main/resources/data/aaaa.txt")
    df1.createTempView("my_table")
    spark.sql(
      """
        |select
        | split[0] as stock,split[1] as price
        |from
        | (
        |   select
        |     split(value,',') as split
        |   from
        |     my_table
        | )
        |""".stripMargin).show

csv格式

csv（Comma-Separated Values，逗号分隔值）文件和普通的文本文件一样被广泛使用，它是一种将所有的数据字段用逗号隔开的文本文件格式。在这些用逗号隔开的字段中，每行表示一条记录。虽然默认使用逗号作为字段分隔符，但也可以在数据中包含逗号时，使用其他分隔符代替逗号来分隔不同字段。常见的电子表格可以生成 csv 文件。

// 读 
val df = spark.read
            .option("header",true)
            .csv("src/main/resources/data/people.csv")
// 写
df.write.csv("src/main/resources/data/people2.csv")

option 参数详解

excel格式

Excel是Microsoft为使用Windows操作系统下最常用的一款表格软件，对于数据分析包括原始数据的导入，在很多场景下都是使用excel的格式，那么在这种情况就需要spark sql能够处理这种格式文件的能力。

默认情况下，spark sql是不支持读取excel文件的，好在github上有开源人员贡献了相关的操作excel格式的工具包，大大的提高的开发效率，具体地址：https://github.com/crealytics/spark-excel

在maven的pom文件内加入以下依赖

<dependency>
    <groupId>com.crealytics</groupId>
    <artifactId>spark-excel_${scala.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}_0.16.0</version>
</dependency>

    // 读取Excel文件  format("com.crealytics.spark.excel") 路径是固定写法，第三方开源库
    spark.read.format("com.crealytics.spark.excel")
      .option("header", "true")    // 第一行是否作为表头,如果为true则作为表头，该参数必须要设置
      .option("dataAddress", "B:D")    // 指定读取数据的起始位置，默认从A1开始
      .load("src/main/resources/data/设备信息.xlsx")
      .show()


      // 也可以使用这种隐式转换
      import com.crealytics.spark.excel._
       spark.read.excel()

以下为拓展

/*
    val excelDF = spark.read
      // 指定excel的format
      .format("com.crealytics.spark.excel")
      // 第一行是否作为表头,如果为true则作为表头，该参数必须要设置
      .option("header", "true")
      //       .option("inferSchema", "true") // 是否推断schema
      // .option("workbookPassword", "None") // excel文件的打开密码
      // 默认读取整个Excel
      //      .option("dataAddress", "A:E")
      .option("treatEmptyValuesAsNulls", "true") // 空值是否为作为null
      .load("src/main/resources/data/设备信息.xlsx") // 如果是本地文件需要标注'file:///实际路径'因为spark会默认将HDFS作为文件系统
    //    val excelHeader = Seq("id", "mac", "deviceId", "siteId", "siteName", "product", "hard", "soft", "traffic") // 自定义表头名称
    //    val frameDF = excelDF.toDF(excelHeader: _*)
    excelDF.show() */

JSON 格式

JSON（JavaScript Object Notation）它是一种常见的数据格式，相比XML，JSON 的可读性更强，更容易解析，因此声名鹊起。JSON 有两种表示格式：单行模式和多行模式。这两种模式 Spark 都支持。在单行模式中，每行表示一个 JSON 对象；在多行模式中，整个多行对象组成一个 JSON 对象。要想用多行模式读取数据，只需在 option 方法中将multiLine 设置为 true 即可。

    // 读取json文件,使用默认的schema
    spark.read.json("src/main/resources/data/people.json")
      .printSchema()

    // 读取json文件,指定schema
    val schema =
      """
        |address string,
        |age int,
        |name string
        |""".stripMargin

    spark.read
      .schema(schema)
      .json("src/main/resources/data/people.json")
      .printSchema()

执行结果 第一个默认age是long类型，第二个指点是int类型

JSON option参数详解

场景：在企业中，解析JSON的时候，是使用强Schema方案，还是弱Schema方案，这两种方案分别有哪些优势和劣势？

什么是强Schema方案？什么是弱Schema方案？

强Schema指的是我们在解析JSON的时候使用业务方提供的JSON Schema，指定Schema入库

弱Schema指的是我们在解析JSON的时候不指定Schema

强Schema方案其实更规范一点，但实际推行过程中会比较难，企业需要使用统一的埋点平台与完善的埋点流程才可以保证schema的正确性。

弱Schema其实不用业务方维护Schema，但更难管理，数据接入时，我们可能需要写很多硬编码来去解决Schema的冲突和新增。

建议：如果是初创企业，业务这时候变化很快，这时候推荐用弱Schema方案，但如果是中大型企业，业务比较稳定时，推荐使用强Schema方案。

 parquet格式

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式

列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？

1、可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量。

2、压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步节约存储空间。

3、只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。 

Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。

  // 标准读写模式：
  // 读：spark.read.format("数据源的格式").load("数据源的位置")
  // 写：df.write.format("数据源的格式").save("数据源的位置")

Parquet自动分区推断

表分区是一种常见的优化方式，比如Hive中就提供了表分区的特性。在一个分区表中，不同分区的数据通常存储在不同的目录中，分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中。Spark SQL中的Parquet数据源，支持自动根据目录名推断出分区信息。

// 分区1
spark.read
  .option("multiline",true)
  .json("src/main/resources/data/game/raw/user_login/00.json")
  .write
  .parquet("src/main/resources/data/eg/parquet/1/dt=20220401")

// 分区2
spark.read
  .option("multiline",true)
  .json("src/main/resources/data/game/raw/user_login/00.json")
  .write
  .parquet("src/main/resources/data/eg/parquet/1/dt=20220402")

// 查询所有
spark.read.parquet("src/main/resources/data/eg/parquet/1/").printSchema()

Spark Parquet 相关参数讲解

ORC格式

和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。目前被Spark SQL、Presto等查询引擎支持，但是Impala对于ORC目前没有支持，Impala仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。

ORC具有以下一些优势：

ORC是列式存储，有多种文件压缩方式，并且有着很高的压缩比。

文件是可切分（Split）的。因此，在Hive中使用ORC作为表的文件存储格式，不仅节省HDFS存储资源，查询任务的输入数据量减少，使用的MapTask也就减少了。

提供了多种索引，row group index、bloom filter index。

ORC可以支持复杂的数据结构（比如Map等）

    // orc的写
    spark.read
      .option("multiline",true)
      .json("src/main/resources/data/game/raw/user_login/00.json")
      .write
      .orc("src/main/resources/data/orc/raw/1")

    // orc的读
    spark.read
      .orc("src/main/resources/data/orc/raw/1")
      .show()

    // orc也可以像parquet一样，自动识别分区
    spark.read
      .orc("src/main/resources/data/orc/raw/1")
      .write
      .orc("src/main/resources/data/orc/raw/2/dt=20230715")

    spark.read
      .orc("src/main/resources/data/orc/raw/1")
      .write
      .orc("src/main/resources/data/orc/raw/2/dt=20230716")

    spark.read
      .orc("src/main/resources/data/orc/raw/2")
      .printSchema()

企业中Parquet存储格式和ORC存储格式该如何选择

ORC主要还是针对Hive的存储格式，如果企业中是对Hive过度依赖的话，推荐使用ORC，但如果在企业中刚开始只是用Hive管理元数据，主要的计算引擎是Spark的话，还是推荐选择Parquet.

Spark新出的湖仓一体的组件Delta Lake底层存储的是Parquet，如果考虑企业中未来会使用Delta Lake，存储格式还是选择Parquet会更好

如果企业中的查询引擎主要是Presto的话，Presto对ORC文件读取做了特定的优化，这中情况下，推荐使用ORC会更好。