数据源分类

spark中支持多种数据源(jdbc、parquet、csv、json等)，所以在可以读取多种类型的数据源。
csv格式的数据源，他的默认分隔符是","，可以使用Excel来打开，但是会出现数据乱码(因为CSV中不同操作系统的字符编码不一致)；可以使用一下方式解决：https://jingyan.baidu.com/article/4dc408484776fbc8d846f168.html parquet格式的数据源是以二进制的方式来保存数据，在保存数据时，会将数据按照字段来保存，同时还会保存各个字段的偏移量；在读取数据时，他会根据代码的内容(如果只读取部分字段)，从对应的位置读取数据，这极大的加快了数据读取速度。

spark读取各种数据源

jdbc

//导入隐式转换
import spark.implicits._
    /**
      * load方法不会获取数据库中的数据，
      * 但是他会获取数据库中表的schema信息。
      */
//"read.format"表示指定读取的数据源种类
    val logs: DataFrame = spark.read.format("jdbc").options(
      Map(
  //数据库连接，"bigdata"表示指定的数据库名
  "url" -> "jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata",
  //数据库的驱动
        "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver",
  //指定读取数据库中的数据表
        "dbtable" -> "logs",
 //指定读取数据库的用户
        "user" -> "root",
 //指定读取数据库的密码
        "password" -> "123568")
    ).load()

csv

//指定以后读取csv类型的数据
    val csv: DataFrame = spark.read.csv("D:\\data\\out1\\csv")
    csv.printSchema()
    val pdf: DataFrame = csv.toDF("id", "name", "age")
    pdf.show()
    spark.stop()

json

//指定以后读取json类型的数据(有表头)
    val jsons: DataFrame = spark.read.json("D:\\data\\out1\\json")
    jsons.printSchema()
    jsons.show()
    spark.stop()

parquet

//指定以后读取json类型的数据
    val parquetLine: DataFrame = spark.read.parquet("D:\\data\\out1\\parquet")
    //val parquetLine: DataFrame = spark.read.format("parquet").load("/Users/zx/Desktop/pq")
    parquetLine.printSchema()
    parquetLine.show()
    spark.stop()

写入数据

/**
      * 将结果写入到指定的数据源中
      */
    val props = new Properties()
    props.put("user","root")
    props.put("password","root")
    /**
      * mode有四种方式，"Append","Overwrite",
      * "ErrorIfExists", "Ignore"；
      * "Overwrite"表示先将已有的表及其数据全都删除，
      *   再重新创建该表，最后插入新的数据；
      * "Append"表示如果表已经存在，则追加在该表中
      * (此时，插入的字段名必须与数据库中的表的字段名相同，否则追加失败)，
      *   若该表不存在，则会先创建表，再插入数据；
      * "Ignore"表示如果表不存在，则创建表，并存入数据；
      *   如果表存在的情况下，直接跳过数据的存储，不会报错，即不做任何操作
      *"ErrorIfExists"为默认模式，表示如果数据库中已经存在该表，
      *   则会直接报异常，导致数据不能存入数据库
      */
    reslut.write.mode(SaveMode.ErrorIfExists).jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "student3", props)
    /**
      * 将数据写入到json中
      */
    reslut.write.json("D:\\data\\out1\\json")
    /**
      * 将数据写入到csv中
      */
    reslut.write.csv("D:\\data\\out1\\csv")
    /**
      * 将数据写入到parquet中
      */
    reslut.write.parquet("D:\\data\\out1\\parquet")
    reslut.show()
    spark.close()