这期内容当中小编将会给大家带来有关如何解析SparkSQL外部数据源，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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场景介绍：

    大数据MapReduce,Hive,Spark作业,首先需要加载数据,数据的存放源可能是HDFS、HBase、S3、OSS MongoDB;数据格式也可能为json、text、csv、parquet、jdbc..或者数据格式经过压缩，不同格式文件需要不同的解析方式,

    如果需要HDFS关联MySQL数据,可以通过sqoop进行一些列转换到，如果使用External Data Source API直接加载为DF拿到数据,简单的说可以通过SparkSQL拿到外部数据源数据加载成DF。

加载方式：

build-in :内置加载外部数据如 json、text、parquet、jdbc、HDFS;

third-party:第三方加载外部数据如HBase、S3、OSS mongoDB

    第三方JAR地址：https://spark-packages.org/  

    Maven工程需要导入gav

    spark-shell：需要外部导入--package g:a:v  

    SPARK_HOME/bin/spark-shell --packages com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0

        优势：下载依赖包到本地

缺点：内网环境没有网络无法下载

一、外部数据源读取parquet文件：

Spark context Web UI available at http://hadoop001:4040

Spark context available as 'sc' (master = local[2], app id = local-1536244013147).

Spark session available as 'spark'.

Welcome to

      ____              __

     / __/__  ___ _____/ /__

    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/

   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.3.1

      /_/

Using Scala version 2.11.8 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_45)

Type in expressions to have them evaluated.

Type :help for more information.

scala> spark.read.load("file:///home/hadoop/app/spark--bin-2.6.0-cdh6.7.0/examples/src/main/resources/people.txt").show

提示错误：/people.txt is not a Parquet file

注意：spark.read.load()底层默认读取Parquet file

scala> spark.read.load("file:///home/hadoop/app/spark--bin-2.6.0-cdh6.7.0/examples/src/main/resources/users.parquet").show

18/09/06 10:32:29 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException

+------+--------------+----------------+                                        
|  name|favorite_color|favorite_numbers|
+------+--------------+----------------+
|Alyssa|          null|  [3, 9, 15, 20]|
|   Ben|           red|              []|
+------+--------------+----------------+

scala> val users = spark.read.load("file:///home/hadoop/app/spark--bin-2.6.0-cdh6.7.0/examples/src/main/resources/users.parquet")

users: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, favorite_color: string ... 1 more field]

scala> users.printSchema

root

 |-- name: string (nullable = true)

 |-- favorite_color: string (nullable = true)

 |-- favorite_numbers: array (nullable = true)

 |    |-- element: integer (containsNull = true)

scala> users.show

+------+--------------+----------------+
|  name|favorite_color|favorite_numbers|
+------+--------------+----------------+
|Alyssa|          null|  [3, 9, 15, 20]|
|   Ben|           red|              []|
+------+--------------+----------------+

-- 查看列，常规操作

scala> users.select("name").show

+------+
|  name|
+------+
|Alyssa|
|   Ben|
+------+

二、转换操作

-- 转成json格式输出

scala> users.select("name","favorite_color").write.format("json").save("file:////home/hadoop/data/parquet/")

[hadoop@hadoop001 parquet]$ cat *
{"name":"Alyssa"}
{"name":"Ben","favorite_color":"red"}

-- 不采取压缩

.option("compression","none")  

-- 转成text格式输出

scala> users.select("name").write.format("text").save("file:////home/hadoop/data/parquet2/")

[hadoop@hadoop001 parquet2]$ cat *

Alyssa

-- Save Modes

用法：.mode("")

1、default  -- 目标目录存在,抛出异常

2、append   -- 目标目录存在,重跑数据+1,无法保证数据幂等

3、overwrite-- 目标目录存在,覆盖原文件

4、ignore-- 忽略你的模式，目标纯在将不保存

三、spark-shell操作JDBC数据

-- 读取外部MySQL数据为DF

val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://hadoop001:3306/ruozedata").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "city_info").option("user","root").option("password", "root").load()

-- 查看表信息

jdbcDF.show()

-- 获取本地数据 

val deptDF = spark.table("dept") 

-- join关联使用

deptDF.join(jdbcDF,deptDF.col("deptid") === jdbcDF.col("deptid"))

-- DF写入MySQL本地,数据类型有变化,重复写入需要加上.mode("overwrite")

jdbcDF.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://hadoop001:3306/hive_data").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "city_info_bak").option("user","root").option("password", "root").save()

mysql> show tables

+---------------------------+
| Tables_in_hive_data       |
+---------------------------+
| bucketing_cols            |
| cds                       |
| city_info_bak             |
+---------------------------+

-- 如果想类型不发生变化指定option指定字段类型

.option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)")

四、spark-sql操作JDBC数据

-- SQL创建临时表视图,单session

CREATE TEMPORARY VIEW emp_sql
USING org.apache.spark.sql.jdbc
OPTIONS (
  url "jdbc:mysql://hadoop001:3306/ruozedata",
  dbtable "city_info",
  user 'root',
  password 'root'
)

show tbales;

INSERT INTO TABLE emp_sql

SELECT * FROM emp_sql

五、Perdicate Push Down(PPD)

               disk         network                  CPU

外部数据外(1T)------->获取本地磁盘(1T)---------->提交到集群(1T)--------->结果(1G)

               disk        network                   CPU

外部数据外(1T)------->经过列裁剪(10G)----------->提交到集群(10G)----------->传结果(1g)

               disk          CPU                 network

外部数据外(1T)------->经过列裁剪(10G)---------->进过计算(1G)----------->传输结果

六、SparkSQL外部数据源实现机制

-- 0.有效的读取外部数据源的数据的

-- 1.buildScan扫描整张表，变成一个RDD[ROW]

trait TableScan {

def buildScan(): RDD[Row]  

}

-- 2.PrunedScan获取表的裁剪列

trait PrunedScan {

def buildScan(requiredColumns: Array[String]): RDD[Row] 

} 

-- 3.PrunedFilteredScan列裁剪，行过滤

trait PrunedFilteredScan {

def buildScan(requiredColumns: Array[String], filters: Array[Filter]): RDD[Row]

} 

-- 4.加载外部数据源的数据，定义数据的schema信息

abstract class BaseRelation{

} 

-- 5.Relation产生BaseRelation使用

trait RelationProvider { 

}

总归：

-- 查询类操作

trait PrunedScan {

  def buildScan(requiredColumns: Array[String]): RDD[Row]

}  

-- 列裁剪，行过滤

trait PrunedFilteredScan {

  def buildScan(requiredColumns: Array[String], filters: Array[Filter]): RDD[Row]

}  

-- 写入类操作

trait InsertableRelation {

  def insert(data: DataFrame, overwrite: Boolean): Unit

}

上述就是小编为大家分享的如何解析SparkSQL外部数据源了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。