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Spark框架如何进行数据持久化?

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Spark框架允许您使用多种数据源进行数据持久化操作,包括嵌入式文件系统、关系数据库、Hive和HBase。

数据持久化可以通过以下方式实现:

  1. 将数据保存到文件系统:由Spark提供,您可以使用用于将数据保存为文本文件、Parquet 文件的 API。 ,转换为Avro文件和其他格式,并写入HDFS和S3等文件系统。
val 数据 = 序列(("爱丽丝", 25), ("鲍勃", 30), ("凯西", 35))
val rdd = sparcontext.Parallelize(data)

rdd.    saveAsTextFile("hdfs://path/to/output")
rdd.saveAsObjectFile("hdfs://path/to/output")
rdd.saveAsSequenceFile("hdfs:// path/to/output")
  1. 将数据保存在关系数据库中。 您可以使用 Spark。 提供的 JDBC 连接器将数据存储在关系数据库(例如 MySQL 和 PostgreSQL)中。
dataFrame.write
。   格式("jdbc")
 .option("url", "jdbc:mysql://主机:端口/数据库")
 .option("dbtable", "table_name")
.    option("用户", "用户名")
 .option("密码", "密码")
 .save()
  1. 将数据保存在 Hive 表中:如果配置了 Hive 元数据存储,则可以将数据存储在 Hive 表中。 h] .format("hive")
    .mode(保存模式.覆盖)
    .saveAsTable("database_name.table_name" )

    1. 保存数据到HBase:您可以使用Spark提供的HBase连接器将数据保存到HBase
    dataFrame.write
     .options(地图 ( HBaseTableCatalog .tableCatalog -> hbaseCatalog))
     .format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase")
     .save()
    

    上面的方法保存了数据可以持久化不同的数据源进行查询分析

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