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Spark中有哪些常见的数据源？如何读取和写入这些数据源？

提问者：帅平问题分类：面试刷题

Spark面试题

发布于：2年前 (2023-03-27) IP属地：四川省

2 个回答

宁愿短发披肩

在Spark中，常见的数据源包括本地文件系统、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Apache Hive、Apache Cassandra、Apache HBase、JDBC、Kafka、Amazon S3等。下面分别介绍这些数据源的读取和写入方式：

本地文件系统：可以使用SparkContext.textFile()方法读取文本文件，或者使用SparkSession.read()方法读取其他格式的文件（如CSV、JSON等），使用RDD.saveAsTextFile()方法或者DataFrame.write()方法写入文本或其他格式的文件。
Hadoop分布式文件系统（HDFS）：可以使用SparkContext.textFile()方法读取文本文件，或者使用SparkSession.read()方法读取其他格式的文件（如CSV、JSON等），使用RDD.saveAsTextFile()方法或者DataFrame.write()方法写入文本或其他格式的文件。在读取HDFS文件时，需要使用hdfs://作为文件路径的前缀，例如：sc.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/file")。
Apache Hive：可以使用Hive Thrift Server或HiveServer2连接到Hive，并使用SparkSession.sql()方法执行Hive查询。例如：spark.sql("SELECT * FROM my_table")。可以使用DataFrame.write()方法将数据写入Hive表。
Apache Cassandra：可以使用spark-cassandra-connector连接到Cassandra，并使用SparkSession.read()方法读取Cassandra表中的数据，使用DataFrame.write()方法写入数据到Cassandra表中。
Apache HBase：可以使用hbase-spark或spark-hbase-connector连接到HBase，并使用SparkSession.read()方法读取HBase表中的数据，使用DataFrame.write()方法写入数据到HBase表中。

发布于：2年前 (2023-03-27) IP属地：四川省

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JDBC：可以使用SparkSession.read()方法读取关系型数据库中的数据，使用DataFrame.write()方法写入数据到关系型数据库中。需要在SparkConf中设置相应的JDBC驱动和连接信息，例如：spark.conf.set("spark.driver.extraClassPath", "/path/to/jdbc.jar")。
Kafka：可以使用spark-streaming-kafka或spark-kafka-connector连接到Kafka，并使用DStream或DataFrame读取Kafka中的数据，使用DStream或DataFrame写入数据到Kafka中。
Amazon S3：可以使用hadoop-aws或aws-java-sdk连接到Amazon S3，并使用SparkContext.textFile()方法读取文本文件，或者使用SparkSession.read()方法读取其他格式的文件（如CSV、JSON等），使用RDD.saveAsTextFile()方法或者DataFrame.write()方法写入文本或其他格式的文件。在读取S3文件时，需要使用s3a://作为文件路径的前缀，例如：sc.textFile("s3a://my-bucket/path/to/file")。

发布于：2年前 (2023-03-27) IP属地：四川省

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