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Spark数据提取和保存
一、数据提取（读取数据）
1. 读取文件（文本、CSV、JSON等）
scala
// 读取文本文件
val textData = spark.read.text("路径/文件.txt")
// 读取CSV文件（带表头）
val csvData = spark.read
.option("header", "true")
.csv("路径/文件.csv")
// 读取JSON文件
val jsonData = spark.read.json("路径/文件.json")
2. 读取数据库（如MySQL）
scala
import spark.implicits._
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://host:port/db")
.option("dbtable", "表名")
.option("user", "用户名")
.option("password", "密码")
.load()
3. 读取Hive表
scala
val hiveDF = spark.sql("SELECT * FROM hive表名")
二、数据保存（写入数据）
1. 保存为文件（文本、CSV、JSON等）
scala
// 保存为CSV文件（覆盖模式）
csvData.write.mode("overwrite").csv("路径/输出.csv")
// 保存为JSON文件（分区存储）
jsonData.write.partitionBy("字段").json("路径/输出.json")
2. 保存到数据库（如MySQL）
scala
jdbcDF.write.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://host:port/db")
.option("dbtable", "表名")
.option("user", "用户名")
.option("password", "密码")
.mode("append") // 追加模式
.save()
3. 保存到Hive表
scala
hiveDF.write.saveAsTable("hive表名")
关键参数说明
- mode ：写入模式（ overwrite 覆盖、 append 追加、 ignore 忽略已存在数据等）。
- option ：配置数据源参数（如表头、分隔符、数据库连接信息等）。
根据具体数据源类型选择对应格式（ format ），如需处理非结构化数据（如图片、日志），可结合 binaryFile 或自定义解析逻辑。