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1简介

对于saprksql 来说无论是从什么数据源创建出来的DataFrame,都有一些共同的load 和save 操作。load 操作主要是用于加载数据，创建出DataFrame；save 操作主要将Dataframe 中的数据保存到文件夹中。
下面给出java 示例：

public class GenericLoadSave {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf=new SparkConf().setAppName("DataFrameStudy");
        JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext=new SQLContext(sc);
        DataFrameReader reader=sqlContext.read();
        Dataset ds= reader.load("hdfs://hadoop:8020/data/students.parquet");
        ds.select("name","age").write().save("hdfs://hadoop:8020/data/studentsSave.parquet");
        sc.close();
    }
}

下面给出scala 示例

object GenericLoadSave {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameStudy")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val reader = sqlContext.read
    val ds = reader.load("hdfs://hadoop:8020/data/students.parquet")
    ds.select("name", "age").write.save("hdfs://hadoop:8020/data/studentsSave.parquet")
  }
}

2.手动制定数据源的类型

也可以手动指定数据源的类型，通常需要全名来指定如org.apache.spark.sql.parquet.但是sparkSql 内置了一些数据类型，比如json,parquet,jdbc.
下面给出java 示例

public class ManuallySpecifyOptions {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf=new SparkConf().setAppName("DataFrameStudy").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext=new SQLContext(sc);
        DataFrameReader reader=sqlContext.read();
        Dataset ds= reader.format("json").load("C:\\Users\\wchen129\\Desktop\\data\\sparkdata\\students.json");
        ds.show();
        ds.write().save("C:\\Users\\wchen129\\Desktop\\data\\sparkdata\\students.parquet");
        sc.close();
    }
}

下面给出scala 示例

object ManuallySpecifyOptions {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameStudy").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val reader = sqlContext.read
    val ds = reader.format("json").load("C:\\Users\\wchen129\\Desktop\\data\\sparkdata\\students.json")
    ds.show()
    ds.write.save("C:\\Users\\wchen129\\Desktop\\data\\sparkdata\\students.parquet")

  }
}

3save model

Spark SQL 对于save 操作，提供了不同的save mode 主要来处理，当前目标位置已经有数据时，应当如何操作，而且save 不会执行锁操作并不是原子的，友谊有一定的风险出现脏数据
SaveModel.ErrorIfExists(默认) 如果目标位置已经存在数据，就抛出一个异常，
SaveModel.Append 如果目标位置已经存在则追加，
SaveModel.Overwrite 如果目标位置已经存在则覆盖
SaveModel.ignore 如果目标位置已经存在数据则不做任何操作
下面给出java 示例

public class SaveModelTest
{
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf=new SparkConf().setAppName("DataFrameStudy").setMaster("local");
        JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext=new SQLContext(sc);
        DataFrameReader reader=sqlContext.read();
        Dataset ds= reader.format("json").load("hdfs://hadoop:8020/data/students.json");
        ds.show();
        //ds.write().format("json").mode(SaveMode.ErrorIfExists).save("C:\\Users\\wchen129\\Desktop\\data\\sparkdata\\students.json");
       // ds.write().format("json").mode(SaveMode.Append).save("hdfs://hadoop:8020/data/students.json");
       // ds.write().format("json").mode(SaveMode.Overwrite).save("hdfs://hadoop:8020/data/students.json");
        ds.write().format("json").mode(SaveMode.Ignore).save("hdfs://hadoop:8020/data/students.json");

        sc.close();
    }
}

下面给出scala 示例：

object SaveModelTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameStudy").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val reader = sqlContext.read
    val ds = reader.format("json").load("hdfs://hadoop:8020/data/students.json")
    ds.show()
    //ds.write().format("json").mode(SaveMode.ErrorIfExists).save("C:\\Users\\wchen129\\Desktop\\data\\sparkdata\\students.json");
    // ds.write().format("json").mode(SaveMode.Append).save("hdfs://hadoop:8020/data/students.json");
    // ds.write().format("json").mode(SaveMode.Overwrite).save("hdfs://hadoop:8020/data/students.json");
    ds.write.format("json").mode(SaveMode.Ignore).save("hdfs://hadoop:8020/data/students.json")
  }
}

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