第六章 External DataSource

在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：

在Spark 2.4版本中添加支持Image Source（图像数据源）和Avro Source。

6.1 数据源与格式

数据分析处理中，数据可以分为结构化数据、非结构化数据及半结构化数据。

1）、结构化数据（Structured）

• 结构化数据源可提供有效的存储和性能。例如，Parquet和ORC等柱状格式使从列的子集中提取值变得更加容易。
• 基于行的存储格式（如Avro）可有效地序列化和存储提供存储优势的数据。然而，这些优点通常以灵活性为代价。如因结构的固定性，格式转变可能相对困难。

2）、非结构化数据（UnStructured）

• 相比之下，非结构化数据源通常是自由格式文本或二进制对象，其不包含标记或元数据以定义数据的结构。
• 报纸文章，医疗记录，图像，应用程序日志通常被视为非结构化数据。这些类型的源通常要求数据周围的上下文是可解析的。

3）、半结构化数据（Semi-Structured）

• 半结构化数据源是按记录构建的，但不一定具有跨越所有记录的明确定义的全局模式。每个数据记录都使用其结构信息进行扩充。
• 半结构化数据格式的好处是，它们在表达数据时提供了最大的灵活性，因为每条记录都是自我描述的。但这些格式的主要缺点是它们会产生额外的解析开销，并且不是特别为ad-hoc(特定)查询而构建的。

6.2 加载/保存数据

SparkSQL提供一套通用外部数据源接口，方便用户从数据源加载和保存数据，例如从MySQL表中既可以加载读取数据：load/read，又可以保存写入数据：save/write。

由于SparkSQL没有内置支持从HBase表中加载和保存数据，但是只要实现外部数据源接口，也能像上面方式一样读取加载数据。

Load 加载数据
在SparkSQL中读取数据使用SparkSession读取，并且封装到数据结构Dataset/DataFrame中。

DataFrameReader专门用于加载load读取外部数据源的数据，基本格式如下：

SparkSQL模块本身自带支持读取外部数据源的数据：

总结起来三种类型数据，也是实际开发中常用的：

第一类：文件格式数据

• 文本文件text、csv文件和json文件
  第二类：列式存储数据
• Parquet格式、ORC格式
  第三类：数据库表
• 关系型数据库RDBMS：MySQL、DB2、Oracle和MSSQL
• Hive仓库表

官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-data-sources-load-save-functions.html
此外加载文件数据时，可以直接使用SQL语句，指定文件存储格式和路径：

Save 保存数据
SparkSQL模块中可以从某个外部数据源读取数据，就能向某个外部数据源保存数据，提供相应接口，通过DataFrameWrite类将数据进行保存。

与DataFrameReader类似，提供一套规则，将数据Dataset保存，基本格式如下：

SparkSQL模块内部支持保存数据源如下：

所以使用SpakrSQL分析数据时，从数据读取，到数据分析及数据保存，链式操作，更多就是ETL操作。当将结果数据DataFrame/Dataset保存至Hive表中时，可以设置分区partition和分桶bucket，形式如下：

案例演示
加载json格式数据，提取name和age字段值，保存至Parquet列式存储文件。

// 加载json数据
val peopleDF = spark.read.format("json").load("/datas/resources/people.json")
val resultDF = peopleDF.select("name", "age")
// 保存数据至parquet
resultDF.write.format("parquet").save("/datas/people-parquet")

在spark-shell上执行上述语句，截图结果如下：

查看HDFS文件系统目录，数据已保存值parquet文件，并且使用snappy压缩。

保存模式（SaveMode）
将Dataset/DataFrame数据保存到外部存储系统中，考虑是否存在，存在的情况下的下如何进行保存，DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式：

通过源码发现SaveMode时枚举类，使用Java语言编写，如下四种保存模式：

第一种：Append 追加模式，当数据存在时，继续追加；
第二种：Overwrite 覆写模式，当数据存在时，覆写以前数据，存储当前最新数据；
第三种：ErrorIfExists 存在及报错；
第四种：Ignore 忽略，数据存在时不做任何操作；

实际项目依据具体业务情况选择保存模式，通常选择Append和Overwrite模式。