1. 常见数据源
文件格式与文件系统
对于存储在本地文件系统或分布式文件系统（比如NFS、HDFS、Amazon S3 等）中的数据，Spark 可以访问很多种不同的文件格式，包括文本文件、JSON、SequenceFile，以及protocol buffer。Spark SQL中的结构化数据源
Spark SQL 模块，它针对包括JSON 和Apache Hive 在内的结构化数据源，为我们提供了一套更加简洁高效的API。数据库与键值存储
Spark 自带的库和一些第三方库，可以用来连接Cassandra、HBase、Elasticsearch 以及JDBC 源。
2.文件格式
Spark支持的一些文件格式
2.1 文本文件
将一个文本文件读取为RDD 时，输入的每一行都会成为RDD 的一个元素。
将多个完整的文本文件一次性读取为一个pair RDD，其中键是文件名，值是文件内容。
2.1.1 读取本地文件
- 读取单个文件：textFile(fileName，minPartitions) ，如果要控制分区数的话，可以指定minPartitions。
注意：textFile()方法也可以读取文件夹，将目录作为参数，会将目录中的数据都读入到RDD中。
//在Scala中读取一个文件
val input = sc.textFile("file:///home/holden/repos/spark/README.md")
//在Java中读取一个文件
JavaRDD<String> input = sc.textFile("file:///home/holden/repos/spark/README.md")
- 读取一个目录中的文件：wholeTextFiles()，方法会返回一个pair RDD，其中键是输入文件的文件名。
Spark 支持读取给定目录中的所有文件，以及在输入路径中使用通配字符（如part-*.txt）。
//使用wholeTextFiles读取文件夹
val input = sc.wholeTextFiles("/user/admin/mrwinter/chapter05/txt/")
input.collect().foreach(println)
使用wholeTextFiles读取文件夹输出结果
使用textFile读取文件夹
val input = sc.textFile("/user/admin/mrwinter/chapter05/txt/")
input.collect().foreach(println)
使用textFile读取文件夹输出结果
//在Scala 中求每个文件的平均值
val input = sc.wholeTextFiles("file://home/holden/salesFiles")
val result = input.mapValues{y =>
val nums = y.split(" ").map(x => x.toDouble)
nums.sum / nums.size.toDouble
}
2.1.2 保存本地文件
saveAsTextFile() 方法接收一个路径，并将RDD 中的内容都输入到路径对应的文件中。Spark 将传入的路径作为目录对待，会在那个目录下输出多个文件。
//在Scala中将数据保存为文本文件
inputRDD.saveAsTextFile(outputFile)
2.2 JSON文件
- 读取JSON 数据的最简单的方式是将数据作为文本文件读取，然后使用JSON 解析器来对RDD 中的值进行映射操作。
- 也可以使用JSON 序列化库来将数据转为字符串，然后将其写出去。
- 在Java 和Scala 中也可以使用一个自定义Hadoop 格式来操作JSON 数据。
- 还可以使用Spark SQL 读取JSON 数据。
测试json文件：
{"name":"王阳","age":32}
{"name":"李伟","age":22}
{"name":"刘涵","age":41}
{"name":"张丽","age":23}
{"name":"杨梅","age":34}
读取JSON文件
使用Jackson来解析JSON文件
import org.json4s.ShortTypeHints
import org.json4s.jackson.JsonMethods._
import org.json4s.jackson.Serialization
case class Person(name:String,age:Int)
implicit val formats = Serialization.formats(ShortTypeHints(List()))
val input = sc.textFile("/user/admin/mrwinter/chapter05/person.json")
val result = input.collect().map(x => parse(x).extract[Person])
//保存JSON文件用saveASTextFile(outputFile)即可
val save_json = sc.parallelize(result)
save_json.saveAsTextFile("/user/admin/mrwinter/chapter05/save_person.json")
运行结果
2.3 逗号分隔值与制表符分隔值
逗号分隔值（CSV）文件每行都有固定数目的字段，字段间用逗号隔开（在制表符分隔值文件，即TSV 文件中用制表符隔开）。
2.3.1 读取CSV
读取CSV/TSV 数据和读取JSON 数据相似，都需要先把文件当作普通文本文件来读取数据，再对数据进行处理。
//CSV文件
holden,panda
hotholden,notpanda
spark,bear
//在Scala 中使用textFile() 读取CSV
import java.io.StringReader
import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader
val input = sc.textFile("/user/admin/mrwinter/chapter05/animal.csv")
val result = input.map{ line =>
val reader = new CSVReader(new StringReader(line))
reader.readNext()
}
result.collect().foreach(x => println(x(0), x(1)))
输出结果
//在Java 中使用textFile() 读取CSV
import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader;
import Java.io.StringReader;
JavaRDD<String> csvFile1 = sc.textFile("/user/admin/mrwinter/chapter05/animal.csv");
JavaPairRDD<String[]> csvData = csvFile1.map(line ->
new CSVReader(new StringReader(line)).readNext();
);
如果在字段中嵌有换行符，就需要完整读入每个文件，然后解析各段。如果每个文件都很大，读取和解析的过程可能会很不幸地成为性能瓶颈。
2.3.2 保存CSV文件
saveAsTextFile(outputFile)
