spark.write.save

时间: 2024-11-03 16:18:06 浏览: 19

本地使用scala操作spark示例.doc

### 本地使用Scala操作Spark的关键知识点 #### 一、SparkSession的配置与初始化在Scala中使用Spark进行数据处理时，首先需要创建一个`SparkSession`实例。这一步至关重要，因为所有的Spark应用都是基于`SparkSession`进行构建的。下面我们将详细介绍如何在本地环境中配置并初始化`SparkSession`。 ##### 配置参数详解 1. **`.master("local[*]")`**：此配置用于指定执行环境。`"local[*]"`表示在本地模式下运行，并尽可能多地使用本地线程（最多与逻辑处理器数量相同）。这对于开发和测试非常有用。 2. **`.appName("local_client_hive")`**：设置应用名称，这将在日志和UI界面中显示。 3. **`.enableHiveSupport()`**：启用Hive支持，允许在Spark应用中读写Hive表。 4. **`.config("hive.metastore.uris", "thrift://master02:9083")`**：设置Hive Metastore的服务地址，这是Hive用来存储元数据的地方。 5. **`.config("hive.metastore.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")`**：指定Hive仓库目录的位置，即Hive表数据的实际存储位置。 6. **`.config("hive.exec.scratchdir", "hdfs://master01:8020/hive/tmp")`**：设置临时目录，Spark和Hive在执行过程中可能需要临时存储一些数据或文件。 7. **`.config("spark.debug.maxToStringFields", "1000")`**：设置调试时的最大字段数量，这有助于在打印复杂对象时提供更完整的信息。 8. **`.config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic")`**：设置分区覆盖模式为动态，这意味着当写入数据时，如果存在相同的分区，则只覆盖这些分区的数据而不是整个表的数据。 9. **`.config("hive.exec.dynamic.partition", "true")`**：开启动态分区功能，允许在插入数据时动态地创建新的分区。 10. **`.config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")`**：设置动态分区模式为非严格模式，这意味着可以创建所有分区都为动态的新分区。完成上述配置后，调用`getOrCreate()`方法获取或创建`SparkSession`实例。 ```scala val spark = SparkSession.builder() .master("local[*]") .appName("local_client_hive") .enableHiveSupport() .config("hive.metastore.uris", "thrift://master02:9083") .config("hive.metastore.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") .config("hive.exec.scratchdir", "hdfs://master01:8020/hive/tmp") .config("spark.debug.maxToStringFields", "1000") .config("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic") .config("hive.exec.dynamic.partition", "true") .config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") .getOrCreate() ``` #### 二、通过DataFrame向Hive表中插入数据在Scala中使用Spark向Hive表中插入数据时，通常有两种主要的方法：`saveAsTable`和`insertInto`。`saveAsTable`会覆盖整个表中的数据，而`insertInto`则提供了更细粒度的控制，可以根据分区字段覆盖特定的分区数据。 1. **确保DataFrame中包含分区字段**：为了能够正确地使用`insertInto`方法来覆盖特定分区的数据，需要确保DataFrame中包含了Hive表定义中的所有分区字段。如果没有这样做，可能会导致覆盖整个表的所有分区数据。 2. **使用`insertInto`方法**：使用`mode(SaveMode.Overwrite)`参数来指定覆盖模式，然后调用`insertInto`方法将DataFrame中的数据插入到指定的Hive表中。 ```scala // 假设df是一个DataFrame对象 df.write.mode(SaveMode.Overwrite).insertInto("your_hive_table_name") ``` 这里的`SaveMode.Overwrite`指定了覆盖模式，意味着如果存在相同的分区数据，则会被覆盖。`insertInto("your_hive_table_name")`则指定了要插入的目标Hive表。通过这种方式，我们可以有效地控制数据的插入行为，避免不必要的数据覆盖，从而提高数据处理的效率和准确性。

Spark.write.save是Apache Spark提供的一种用于将DataFrame或Dataset持久化到外部存储系统的函数。它支持多种文件格式，如CSV、JSON、Parquet、Hadoop Sequence File等。这个API的主要目的是方便数据的批量写入，并且通常会利用Spark的高效分布式处理能力。基本语法如下： ```python df.write.save(path, format='parquet', mode='overwrite', compression='none', ..., options=...) ``` - `path`: 要保存数据的文件路径，可以是本地文件系统、HDFS、S3等。 - `format` (可选): 数据的输出格式，如'csv'、'json'、'parquet'等。 - `mode` (可选): 写入模式，默认为'overwrite'，其他选项还有'replace'（覆盖同名文件）、'append'（追加）和'ignore'（忽略已存在的文件）。 - `compression` (可选): 对于支持的格式，可以选择压缩类型，如'gzip'或'snappy'。 - `options` (可选): 格式特定的配置，例如Parquet的列分隔符或时间戳字段。使用这个函数时，你可以立即开始写入操作，无需创建临时目录，因为Spark会在后台管理数据的序列化和分区。

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spark.write.save

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