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DataFrame
或Dataset
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
// 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
// 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
// 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
// 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
dataframe.write.format("parquet").save("/path/to/destination/folder")
2. JSON格式:
Scala
dataframe.write.format("json").save("/path/to/destination/folder")
3. CSV格式
Scala
dataframe.write.format("csv").save("/path/to/destination/folder")
4. 关系型数据库(JDBC):
Scala
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
dataframe.write.format("org.apache.spark.sql.cassandra")
.option("keyspace", "keyspace_name")
.option("table", "table_name")
.mode("append")
.save()
6. Elasticsearch:
Scala
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。