spark中write算子和format算子详解

在spark中,想要往数据库或者某sink路径里面写数据,存到外部存储系统,如文件系统、数据库或数据仓库,经常会用到write算子。

具体来说,write算子通常与DataFrameDataset API一起使用,用于将数据写入持久化存储。

以下是一些常见的write算子的用途和示例:

1. 写入文件系统(例如,HDFS、S3等):

Scala 复制代码
// 将DataFrame写入Parquet格式的文件
dataframe.write.parquet("/path/to/destination/folder")

2. 写入关系型数据库

Scala 复制代码
// 将DataFrame写入关系型数据库(例如,MySQL)
dataframe.write
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://hostname:port/database")
  .option("dbtable", "table_name")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .save()

3. 写入列式数据库

Scala 复制代码
// 将DataFrame写入列式数据库(例如,Cassandra)
dataframe.write
  .format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .option("keyspace", "keyspace_name")
  .option("table", "table_name")
  .mode("append")
  .save()

4. 写入其他数据格式

Scala 复制代码
// 将DataFrame写入JSON格式的文件
dataframe.write.json("/path/to/destination/folder")

// 将DataFrame写入CSV格式的文件
dataframe.write.csv("/path/to/destination/folder")

这只是一小部分 write算子的示例。实际上,write算子支持多种格式和配置选项,以满足不同存储系统和需求的要求。具体的用法取决于你要写入的目标存储系统和数据格式。


那么wirte后面的format算子,这里面的参数一般有哪些常用的呢?

1. Parquet格式

Scala 复制代码
dataframe.write.format("parquet").save("/path/to/destination/folder")

2. JSON格式

Scala 复制代码
dataframe.write.format("json").save("/path/to/destination/folder")

3. CSV格式

Scala 复制代码
dataframe.write.format("csv").save("/path/to/destination/folder")

4. 关系型数据库(JDBC)

Scala 复制代码
dataframe.write.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://hostname:port/database")
  .option("dbtable", "table_name")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .save()

5. 列式数据库(Cassandra)

Scala 复制代码
dataframe.write.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
  .option("keyspace", "keyspace_name")
  .option("table", "table_name")
  .mode("append")
  .save()

6. Elasticsearch

Scala 复制代码
dataframe.write.format("org.elasticsearch.spark.sql")
  .option("es.nodes", "elasticsearch_host")
  .option("es.port", "9200")
  .option("es.resource", "index_name/document_type")
  .mode("append")
  .save()

每个存储系统或数据格式都有自己的一组特定选项,用于配置连接信息、目标路径、写入模式等。这些选项可以通过option方法进行设置,具体的选项取决于所使用的format。查阅相关文档可以帮助了解特定存储系统或数据格式所支持的选项。

相关推荐
武子康3 小时前
大数据-236 离线数仓 - 会员指标验证、DataX 导出与广告业务 ODS/DWD/ADS 全流程
大数据·后端·apache hive
肌肉娃子18 小时前
20260227.spark.Spark 性能刺客:千万别在 for 循环里写 withColumn
spark
初次攀爬者21 小时前
ZooKeeper 实现分布式锁的两种方式
分布式·后端·zookeeper
武子康1 天前
大数据-235 离线数仓 - 实战:Flume+HDFS+Hive 搭建 ODS/DWD/DWS/ADS 会员分析链路
大数据·后端·apache hive
DianSan_ERP2 天前
电商API接口全链路监控:构建坚不可摧的线上运维防线
大数据·运维·网络·人工智能·git·servlet
够快云库2 天前
能源行业非结构化数据治理实战:从数据沼泽到智能资产
大数据·人工智能·机器学习·企业文件安全
AI周红伟2 天前
周红伟:智能体全栈构建实操:OpenClaw部署+Agent Skills+Seedance+RAG从入门到实战
大数据·人工智能·大模型·智能体
B站计算机毕业设计超人2 天前
计算机毕业设计Django+Vue.js高考推荐系统 高考可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
大数据·vue.js·hadoop·django·毕业设计·课程设计·推荐算法
计算机程序猿学长2 天前
大数据毕业设计-基于django的音乐网站数据分析管理系统的设计与实现(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)
大数据·django·课程设计
B站计算机毕业设计超人2 天前
计算机毕业设计Django+Vue.js音乐推荐系统 音乐可视化 大数据毕业设计 (源码+文档+PPT+讲解)
大数据·vue.js·hadoop·python·spark·django·课程设计