Spark数据读取与保存：JSON与SequenceFile操作详解

SparkCore篇07主要讲解了如何在Spark中进行RDD数据的读取和保存，涉及到不同的文件格式和文件系统。本文档特别提到了Text文件、Json文件和SequenceFile的读写操作，并给出了相关的代码示例。 1. 文件格式与文件系统 Spark支持多种文件格式，包括Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件。文件系统则涵盖本地文件系统、HDFS（Hadoop分布式文件系统）、HBASE（分布式数据库）以及各种数据库。选择合适的文件格式和文件系统取决于数据的特性和应用场景。 2. 数据读取 - Text文件读取：Spark可以直接读取Text文件，例如使用`sc.textFile()`方法。 - Json文件读取：如果每个JSON记录独占一行，可以先作为文本文件读取，然后使用JSON库解析，如Scala的`util.parsing.json.JSON`库。但通常推荐使用SparkSQL处理JSON，因为其内建功能更强大。 - SequenceFile读取：Spark提供了`sequenceFile()`接口读取这种Hadoop特有的二进制key-value对文件，需要指定key和value的类。 3. 数据保存 - RDD的保存：创建的RDD可以通过`saveAsTextFile()`等方法保存回文件系统，例如`hdfsFile.saveAsTextFile("/fruitOut")`。 4. Json文件读取步骤 - 导入解析库：如`import scala.util.parsing.json.JSON`。 - 上传文件：使用Hadoop命令行工具（如`hadoop fs -put`）将文件上传至HDFS。 - 读取文件：`val hdfsFile = sc.textFile("hdfs://hadoop102:9000/fruit.txt")`创建一个RDD。 - 解析数据：这部分未提供具体代码，但通常涉及遍历RDD并应用JSON解析函数。 - 打印数据：虽然未给出具体代码，但可以使用`foreach()`或`take()`等方法打印RDD内容。 5. SequenceFile文件处理 - SparkContext的`sequenceFile()`方法用于读取SequenceFile，需要指定key和value的类，如`sc.sequenceFile[String, String]()`。 - 注意，SequenceFile是二进制格式，不适合直接文本操作，通常在大数据处理场景中用于高效存储和传输。 总结，SparkCore中的数据读取和保存是核心功能，它允许开发者灵活地处理不同来源和格式的数据。对于特定文件格式如JSON和SequenceFile，需要结合相应的解析库和API来完成数据的读取和写入。同时，理解不同文件系统的特点对于优化数据存储和计算性能至关重要。