本篇文章给大家分享的是有关spark sql如何进行读写数据，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。 Spark SQL支持多种结构化数据源，轻松从各种数据源中读取Row对象。这些数据源包括Parquet、JSON、Hive表及关系型数据库等。 当只使用一部分字段时，Spark SQL可以智能地只扫描这些字段，而不会像hadoopFile方法一样简单粗暴地扫描全部数据。 Parquet是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。Parquet自动保存原始数据的类型，当写入Parquet文件时，所有的列会自动转为可空约束。scalajavapythonsql Spark SQL可以自动推断JSON数据集的结构，并加载为以Row为集合项的Dataset。 默认Spark SQL读取的json文件不是常规的json文件，每一行必须包含一个独立的、自包含的有效JSOn对象。对于常规的多行JSON文件，设置multiLine选项为true即可。scalajavapythonsql Spark SQL支持任何Hive支持的存储格式（SerDe），包括文本文件、RCFiles、ORC、Parquet、Avro及Protocol Buffer等。 如果已配置好hive环境，将hive-site.xml，core-site.xml（用于安全配置），hdfs-site.xml（HDFS配置）放到conf目录下；如果没有hive环境，Spark SQL会自动在spark-warehouse（spark.sql.warehouse.dir配置项）目 香港云主机录下创建metastore_db。另外，需要赋予执行spark应用的用户写权限。scalajavapython Spark SQL可以使用JDBC连接读写关系型数据库中的数据。这种方式比使用spark core中的JdbcRDD要好，因为生成的DataFrame可以很容易被处理。scalajavapythonsql以上就是spark sql如何进行读写数据，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注开发云行业资讯频道。
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