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大数据 - Spark系列《三》- 加载各种数据源创建RDD

Spark系列文章：

大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进-CSDN博客

大数据 - Spark系列《二》- 关于Spark在Idea中的一些常用配置-CSDN博客

3.1🧀加载文件(本地)

**1. 加载本地文件路径 **

  • 🌮使用textFile加载本地txt文件
  • 🌮使用textFile加载本地json文件
  • 🌮使用sequenceFile加载本地二进制文件

二进制文件加载后的RDD中每个元素都是一个键值对，其中键和值的类型由用户指定。

/**
 * 加载文本文件 创建RDD
 * 参数1  文件路径
 * 参数2   最小分区数 默认2
 * RDD =  迭代器+分区信息  一行一行的迭代数据
 */
// 从本地文件系统加载（只适用于开发测试）
val rdd: RDD[String] = sc.textFile("local/path/to/text/file", 2)
val rdd: RDD[String] = sc.textFile("local/path/to/json/file", 2)

//-------------------------------------------------
//   User.class   asInstanceOf
val res = sc.sequenceFile("local/path/to/binary/file", classOf[String], classOf[Int])
// 其中第一个参数是文件路径，第二个参数是键的类型，第三个参数是值的类型。
  • 🌮HDFS也可以 （hdfs://doe01:8020/data/wds/）
// 从HDFS文件系统加载（对应绝大多数生产应用场景）
val data: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://hadoop01:8020/data/words/", 2)
data.foreach(println)

🥙练习1：使用textFile加载本地txt****文件 - 统计每个城市下订单总额

//数据：orders.txt
oid01,100,bj
oid02,100,bj
oid03,100,bj
oid04,100,nj
oid05,100,nj

package com.doit.day0130

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @日期: 2024/1/31
 * @Author: Wang NaPao
 * @Blog: https://blog.csdn.net/weixin_40968325?spm=1018.2226.3001.5343
 * @Tips: 和我一起学习吧
 * @Description: Spark应用程序入口，用于计算订单数据中各个城市的订单总金额
 */

object StartGetting {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkConf对象，并设置应用程序名称和运行模式
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("Starting...") // 设置应用程序名称
      .setMaster("local[*]") // 设置运行模式为本地模式

    // 创建SparkContext对象，并传入SparkConf对象
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 加载订单数据
    val rdd1 = sc.textFile("data/orders.txt")

    // 将订单数据转换为键值对(city, amount)，其中city为键，amount为值
    val rdd2 = rdd1.map(line => {
      val arr = line.split(",")
      (arr(2), arr(1))
    })

    // 根据城市对订单数据进行分组
    val rdd3 = rdd2.groupBy(_._1)

    // 计算每个城市的订单总金额
    val rdd4 = rdd3.map(tp => {
      val city = tp._1
      val sum = tp._2.map(_._2.toInt).sum
      (city, sum)
    })

    // 将结果保存到输出文件中
    rdd4.saveAsTextFile("data/citysum_output")
    
   // 将结果保存并保存为sequenceFile文件
    rdd4.saveAsTextFile("data/citysum_output_seq")

    // 关闭SparkContext对象，释放资源
    sc.stop()
  }
}

结果：

🥙练习2：使用textFile加载本地json****文件 - 去获取每部电影的平均分

Spark-关于Json数据格式的数据的处理与练习

🥙练习3：使用sequenceFile加载本地二进制文件(练习1出来的结果data/citysum_output_seq) - 将seq文件的数据转换为Object对象，并打印出所有的城市

// 城市对象类
case class CityObj(
                    // 城市名称
                    city: String,
                    // 数量
                    num: Int
                  )

package com.doit.day0201

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.io.IntWritable

/**
 * @日期: 2024/2/1
 * @Author: Wang NaPao
 * @Blog: https://blog.csdn.net/weixin_40968325?spm=1018.2226.3001.5343
 * @Tips: 和我一起学习吧
 * @Description:
 */

object Test01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkConf对象，并设置应用程序名称和运行模式
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("Starting...") // 设置应用程序名称
      .setMaster("local[*]") // 设置运行模式为本地模式

    // 创建SparkContext对象，并传入SparkConf对象
    val sc = new SparkContext(conf)
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)

    //sequenceFile 就是序列化文件 K-V K-V K1-V1 【序列化】
    // 加载 Sequence 文件并创建 RDD
    val rdd1 = sc.sequenceFile("data/citysum_output_seq/", classOf[Text], classOf[IntWritable])
    val newrdd = sc.sequenceFile[String, Int]("data/citysum_output_seq/", 2)

    newrdd.foreach(println)
    // 转换为对象并提取城市数据
    val cities = rdd1.map { case (textKey, intValue) =>
      // 将 Hadoop 的 Text 对象和 IntWritable 对象转换为 Scala 字符串和整数
      val city = textKey.toString
      val count = intValue.get()

      // 创建 CityObj 对象
      CityObj(city, count)
    }

    // 提取并打印所有城市
    val uniqueCities = cities.map(_.city).foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

结果：

注意点：

  1. 类型匹配：sequenceFile 方法需要指定键和值的类型参数，这些类型应该与文件中实际的数据类型匹配。通常情况下，键和值的类型会使用 Hadoop 库中的数据类型，如 Text、IntWritable 等。
  2. 类型转换：在处理文件数据时，需要将 Hadoop 的 Text 类型转换为 Scala 的 String 类型，将 IntWritable 类型转换为 Scala 的 Int 类型。

🥙**练习4：使用textFile加载hdfs txt文件 - **每个字母代表一个人 , 统计任意一个人和其他人的共同好友 

//数据:f.txt
A:B,C,D,F,E,O
B:A,C,E,K
C:F,A,D,I
D:A,E,F,L
E:B,C,D,M,L
F:A,B,C,D,E,O,M
G:A,C,D,E,F
H:A,C,D,E,O
I:A,O
J:B,O
K:A,C,D
L:D,E,F
M:E,F,G
O:A,H,I,J

package com.doit.day0201

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.io.IntWritable

/**
 * @日期: 2024/2/2
 * @Author: Wang NaPao
 * @Blog: https://blog.csdn.net/weixin_40968325?spm=1018.2226.3001.5343
 * @Tips: 和我一起学习吧
 * @Description: 实现统计每个人与其他人的共同好友
 */

object Test02 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkConf对象，并设置应用程序名称和运行模式
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("Starting...") // 设置应用程序名称
      .setMaster("local[*]") // 设置运行模式为本地模式

    // 创建SparkContext对象，并传入SparkConf对象
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 从HDFS读取数据创建RDD
    val rdd1 = sc.textFile("hdfs://hadoop01:8020/spark/data/f.txt", 2)

    // 对每行数据进行处理，生成以每个人为key，其好友为value的RDD
    val rdd2: RDD[(String, String)] = rdd1.flatMap(line => {
      val arr1 = line.split(":")
      val name = arr1(0)
      val arr2 = arr1(1).split(",")
      arr2.map(tp => (name, tp))
    })

    // 将数据按照每个人分组，形成键值对的RDD，键为人名，值为其好友列表
    val rdd3 = rdd2.groupBy(_._1)

    // 转换RDD结构，将Iterable转换为List
    val rdd4 = rdd3.map(tp => {
      val name = tp._1
      val fr: Iterable[String] = tp._2.map(_._2)
      (name, fr)
    })

    // 将RDD转换为List
    val list: List[(String, Iterable[String])] = rdd4.collect().toList

    // 遍历List中的每个元素，计算交集
    for (i <- 0 to list.size; j <- i + 1 to list.size) {
      val tuple: (String, Iterable[String]) = list(i)
      val tuple1 = list(j)

      // 计算两人好友列表的交集
      val v3 = tuple._2.toList.intersect(tuple1._2.toList)
      println(s"${tuple._1}与${tuple1._1}的交集为" + v3)
    }

    // 关闭SparkContext
    sc.stop()
  }
}

结果：

3.2 🧀本地集合(测试)

在Spark中，

makeRDD

方法用于将本地集合或序列转换为RDD。它接受一个

Seq

类型的集合作为参数，并可选地接受一个表示分区数量的整数参数。

  • 默认分区 环境的所有可用核数
  • 创建的时候可以通过参数设置分区
package com.doit.day0201

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.hadoop.io.Text
import org.apache.hadoop.io.IntWritable

import scala.collection.mutable

/**
 * @日期: 2024/2/4
 * @Author: Wang NaPao
 * @Blog: https://blog.csdn.net/weixin_40968325?spm=1018.2226.3001.5343
 * @Tips: 和我一起学习吧
 * @Description: 示例RDD的创建和并行度设置
 */

// 定义一个城市对象，包含城市名和人口数量
case class CityObj(name: String, population: Int)

object Test04 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkConf对象，并设置应用程序名称和运行模式
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("Starting...") // 设置应用程序名称
      .setMaster("local[*]") // 设置运行模式为本地模式

    // 创建SparkContext对象，并传入SparkConf对象
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 创建一个List集合，包含城市对象
    val city = List(
      CityObj("shanghai", 5000000),
      CityObj("beijing", 9800000),
      CityObj("nanjing", 5500000)
    )

    // 将List集合直接转换为RDD，默认并行度为所有可用核数
    val rdd1 = sc.makeRDD(city)
    // 将List集合转换为RDD，并指定并行度为2
    val rdd2 = sc.makeRDD(city, 2)

    // 打印RDD的分区数
    println(rdd1.getNumPartitions) // 16
    println(rdd2.getNumPartitions) // 2

    // 创建一个可变的HashMap，包含姓名和年龄
    val map = mutable.HashMap[String, Int](("zss", 23), "lss" -> 33)

    // HashMap不可以直接传入makeRDD，需要先转换为List再传入
    val rdd3 = sc.makeRDD(map.toList)
    // 打印RDD的分区数
    println(rdd3.getNumPartitions) // 16

    // 关闭SparkContext
    sc.stop()
  }
}

HashMap不可直接使用makeRDD方法

对于HashMap类型的集合，由于其不是

Seq

的子类，因此无法直接使用

makeRDD

方法进行转换。通常情况下，可以先将HashMap转换为List，再使用

makeRDD

方法，示例如下：

val map = mutable.HashMap[String, Int](("zss", 23), "lss" -> 33) 
// HashMap不可以直接传入makeRDD，需要先转换为List再传入 
val rdd3 = sc.makeRDD(map.toList)

3.3 🧀加载mysql

1. 🌮环境准备

在开始之前，需要确保以下环境已经准备好：

  • Spark环境：确保已经安装和配置了Spark，并且可以正常运行Spark应用程序。
  • MySQL数据库：确保MySQL数据库已经安装并且可以访问。需要提供数据库连接地址、用户名和密码。
//创建表和插入数据
CREATE TABLE `salary` (
  `empid` int NOT NULL,
  `basesalary` double DEFAULT NULL,
  `titlesalary` double DEFAULT NULL,
  `deduction` double DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`empid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

INSERT INTO `salary` (`empid`, `basesalary`, `titlesalary`, `deduction`) VALUES
(1001, 2200, 1100, 200),
(1002, 1200, 200, NULL),
(1003, 2900, 700, 200),
(1004, 1950, 700, 150);
  • 在pom.xml里面添加mysql依赖
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.mysql/mysql-connector-j -->
<dependency>
    <groupId>com.mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
    <version>8.2.0</version>
</dependency>

2. 🌮创建Spark应用程序

使用

JdbcRDD

从MySQL数据库读取数据，需要注意以下几个关键参数：

1）SparkContext 对象 (

sc

)： 这是 Spark 应用程序的主要入口点，需要传递给 

JdbcRDD

构造函数。

2）数据库连接函数 (

conn

)： 这是一个无参数的函数，用于获取数据库连接。在函数体内，应该使用 

DriverManager.getConnection

方法来获取数据库连接，并指定数据库的连接地址、用户名和密码。

3）查询 SQL 语句 (

sql

)： 这是用于执行数据库查询的 SQL 语句。你可以在 SQL 语句中使用占位符（

?

）来表示查询参数，后续会通过 

JdbcRDD

的其他参数来提供具体的查询范围。

4）查询参数范围： 通过指定起始和结束的查询参数值来定义查询范围。这些参数值会传递给 SQL 语句中的占位符，以便在查询时动态指定查询条件。

5）并行度 (

numPartitions

)： 这指定了创建的 RDD 的分区数，也就是并行度。它决定了查询在 Spark 集群中并行执行的程度。通常情况下，可以根据数据量和集群资源情况来设置并行度，以提高查询性能。

6）结果集处理函数 (

resultSetHandler

)： 这是一个函数，用于处理从数据库返回的查询结果。你需要实现这个函数来定义对查询结果的处理逻辑，例如提取需要的字段、转换数据类型等。

package com.doit.day0201

import org.apache.spark.rdd.JdbcRDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import java.sql.{DriverManager, ResultSet}

/**
 * @日期: 2024/2/4
 * @Author: Wang NaPao
 * @Blog: https://blog.csdn.net/weixin_40968325?spm=1018.2226.3001.5343
 * @Tips: 和我一起学习吧
 * @Description: 使用JdbcRDD从MySQL数据库读取数据的示例
 */

object Tes05 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkConf对象，并设置应用程序名称和运行模式
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("Starting...") // 设置应用程序名称
      .setMaster("local[*]") // 设置运行模式为本地模式

    // 创建SparkContext对象，并传入SparkConf对象
    val sc = new SparkContext(conf)

    /**
     * 参数一 sc
     * 参数二 函数  获取连接对象
     * 参数三 查询sql  要求  必须指定查询范围
     * 参数4 5 数据范围
     * 参数6 并行个数
     * 参数7 处理返回结果的函数
     */

    // 定义一个函数来获取数据库连接
    val conn = () => {
      DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/day02_test02_company", "root", "123456")
    };

    // 定义查询SQL语句
    val sql = "select empid,basesalary,titlesalary from salary where empid >= ? and empid <= ?"

    // 定义结果集处理函数
    val f2 = (rs: ResultSet) => {
      // 每条结果数据的处理逻辑
      val id = rs.getInt(1)
      val basesalary = rs.getDouble(2)
      val titlesalary = rs.getDouble(3)
      (id, basesalary, titlesalary)
    }

    // 创建JdbcRDD并执行查询
    val rdd1 = new JdbcRDD(sc, conn, sql, 1002, 1003, 1, f2)
    rdd1.foreach(println)

    // 停止SparkContext
    sc.stop()
  }
}
标签： 大数据 spark 分布式
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_40968325/article/details/136027090
版权归原作者 王哪跑nn 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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