scala> spark.read.format("…")[.option("…")].load("…") 1. 用法详解: (1)format("…"):指定加载的数据类型,包括"csv"、“jdbc”、“json”、“orc”、“parquet"和"textFile”。 (2)load("…"):在"csv"、“orc”、“parquet"和"textFile"格式下需要传入加载数据的路径。 (3)option(”…"...
def convert(sqlContext: SQLContext, filename: String, schema: StructType, tablename: String) { // import text-based table first into a data frame val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv"). schema(schema).option("delimiter", "|").load(filename) // now si...
一、文件加载 1. spark.read.load 默认加载和保存的是parquet格式文件 read可读格式 2. spark.read.format("…")[.option("…")].load("…") format("…"):指定加载的数据类型,包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。 load("…"):在"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parque...
val df = sqlContext.read.json(jsonRDD) //将DF保存为parquet文件 df.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet") //读取parquet文件 var result = sqlContext.read.format("parquet").load("./sparksql/parquet") result.show() sc.stop() } } 2、读取JDBC中的数据创建DataFrame(MyS...
sparkSession.read.format("parquet").load(s"${hive_path}"),hive_path为Hive分区表在HDFS上的存储路径。 hive_path的几种指定方式会导致这种情况的发生(test_partition是一个Hive外部分区表,dt是它的分区字段,分区数据有dt为20200101和20200102): 1. hive_path为"/spark/dw/test.db/test_partition/dt=202001...
sparkSession.read.format("parquet").load(s"${hive_path}"),hive_path为Hive分区表在HDFS上的存储路径。 hive_path的几种指定方式会导致这种情况的发生(test_partition是一个Hive外部分区表,dt是它的分区字段,分区数据有dt为20200101和20200102): 1.hive_path为"/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101...
create tablepeople(firstname string,middlename string,lastname string,dob string,gender string,salary int)with('connector'='filesystem','path'='/tmp/output/people.parquet','format'='parquet')select*from people; 得到如下结果: 使用Flink写入数据到parquet文件 ...
sparkSession.read.format("parquet").load(s"${hive_path}"),hive_path为Hive分区表在HDFS上的存储路径。 hive_path的几种指定方式会导致这种情况的发生(test_partition是一个Hive外部分区表,dt是它的分区字段,分区数据有dt为20200101和20200102): 1.hive_path为"/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101...
packagecom.sparkimportorg.apache.spark.sql.SparkSession/*** Parquet文件操作*/object ParquetAPP { def main(args: Array[String]): Unit={ val spark=SparkSession.builder().appName("DataFrameApp").master("local[2]").getOrCreate()/*** spark.read.format("Parquet").load()标准写法*/val userDF...
valparquetFileDF=spark.read.parquet("test.parquet") test.parquet文件格式为<int, Array[Byte]>。 关键对象 在Spark SQL 中,各种操作都在各自的类中实现,其名称都以Exec作为后缀。 1.DataSourceScanExec类掌管的是对数据源的读取。读取Parquet文件的相关代码从这里开始,在ParquetFileFormat类中结束。