通用加载/保存方法
手动指定选项
Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。
一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。
Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。
数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。
val df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet") df.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")
当数据源格式不是parquet格式文件时，需要手动指定数据源的格式。
数据源格式需要指定全名（例如：org.apache.spark.sql.parquet），如果数据源格式为内置格式，则只需要指定简称定json, parquet, jdbc, orc, libsvm, csv, text来指定数据的格式。
可以通过SparkSession提供的read.load方法用于通用加载数据，使用write和save保存数据。
format("…")提供了格式化的操作
#读取文件
scala> val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")
#format里是什么类型，就保存为什么类型的文件
scala> peopleDF.write.format("parquet")
.save("hdfs://hadoop102:9000/namesAndAges.parquet")
除此之外，可以直接运行SQL在文件上：
scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.`hdfs://hadoop102:9000/namesAndAges.parquet`")
sqlDF.show()
scala> val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]
scala> peopleDF.write.format("parquet").save("hdfs://hadoop102:9000/namesAndAges.parquet")
scala> peopleDF.show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+
scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.`hdfs:// hadoop102:9000/namesAndAges.parquet`")
17/09/05 04:21:11 WARN ObjectStore: Failed to get database parquet, returning NoSuchObjectException
sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]
scala> sqlDF.show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+
文件保存选项
可以采用SaveMode执行存储操作，SaveMode定义了对数据的处理模式。需要注意的是，这些保存模式不使用任何锁定，不是原子操作。此外，当使用Overwrite方式执行时，在输出新数据之前原数据就已经被删除。SaveMode详细介绍如下表：
------------------------------------------------------------------------------
Scala/Java |Any Language |Meaning
SaveMode.ErrorIfExists(default) |"error"(default) |如果文件存在，则报错
SaveMode.Append |"append" |追加
SaveMode.Overwrite |"overwrite" |覆写
SaveMode.Ignore |"ignore" |数据存在，则忽略
--------------------------------------------------------------------------------
JSON文件
Spark SQL 能够自动推测 JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]. 可以通过SparkSession.read.json()去加载一个 一个JSON 文件。
注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。
{“name”:“Michael”}
{“name”:“Andy”, “age”:30}
{“name”:“Justin”, “age”:19}
// Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) encoders are
// supported by importing this when creating a Dataset.
import spark.implicits._
// A JSON dataset is pointed to by path.
// The path can be either a single text file or a directory storing text files
val path = "examples/src/main/resources/people.json"
//也可以用 vals peopleDF = spark.read.format("json").load(path)
val peopleDF = spark.read.json(path)
// The inferred schema can be visualized using the printSchema() method
peopleDF.printSchema()
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)
// Creates a temporary view using the DataFrame
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
// SQL statements can be run by using the sql methods provided by spark
val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
teenagerNamesDF.show()
// +------+
// | name|
// +------+
// |Justin|
// +------+
// Alternatively, a DataFrame can be created for a JSON dataset represented by
// a Dataset[String] storing one JSON object per string
val otherPeopleDataset = spark.createDataset(
"""{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil)
val otherPeople = spark.read.json(otherPeopleDataset)
otherPeople.show()
// +---------------+----+
// | address|name|
// +---------------+----+
// |[Columbus,Ohio]| Yin|
Parquet文件
是Spark 默认的读取文件格式
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格式经常在Hadoop生态圈中被使用，它也支持Spark SQL的全部数据类型。Spark SQL 提供了直接读取和存储 Parquet 格式文件的方法。
importing spark.implicits._
import spark.implicits._
val peopleDF = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF.write.parquet("hdfs://hadoop102:9000/people.parquet")
val parquetFileDF = spark.read.parquet("hdfs:// hadoop102:9000/people.parquet")
parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile")
val namesDF = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
namesDF.map(attributes => "Name: " + attributes(0)).show()
// +------------+
// | value|
// +------------+
// |Name: Justin|
// +------------+
JDBC
Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。
注意:需要将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。
（1）启动spark-shell
$ bin/spark-shell
（2）从Mysql数据库加载数据方式一
val jdbcDF = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd")
.option("dbtable", "rddtable")
.option("user", "root")
.option("password", "000000")
.load()
（3）从Mysql数据库加载数据方式二
//将配置封装到 connectionProperties 中
val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "root")
connectionProperties.put("password", "000000")
val jdbcDF2 = spark.read
.jdbc("jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd", "rddtable", connectionProperties)
（4）将数据写入Mysql方式一
jdbcDF.write
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd")
.option("dbtable", "dftable")
.option("user", "root")
.option("password", "000000")
.save()
（5）将数据写入Mysql方式二
jdbcDF2.write
.jdbc("jdbc:mysql://hadoop102:3306/rdd", "db", connectionProperties)
Hive数据库
Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在Spark SQL中包含Hive的库，并不需要事先安装Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
若要把Spark SQL连接到一个部署好的Hive上，你必须把hive-site.xml复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好Hive，Spark SQL也可以运行。 需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL会在当前的工作目录中创建出自己的Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(如果你的 classpath 中有配好的 hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本地文件系统)。
内嵌Hive应用
如果要使用内嵌的Hive，什么都不用做，直接用就可以了。
可以通过添加参数初次指定数据仓库地址：
--conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://hadoop102/spark-wearhouse
注意：如果你使用的是内部的Hive，在Spark2.0之后，spark.sql.warehouse.dir用于指定数据仓库的地址，如果你需要是用HDFS作为路径，那么需要将core-site.xml和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目录，否则只会创建master节点上的warehouse目录，查询时会出现文件找不到的问题，这是需要使用HDFS，则需要将metastore删除，重启集群。
外部Hive应用
如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。
- 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。
- 打开spark shell，注意带上访问Hive元数据库的JDBC客户端
$ bin/spark-shell --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
运行Spark SQL CLI
Spark SQL CLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务。在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQL CLI：
./bin/spark-sql
代码中使用Hive
（1）添加依赖：
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-hive -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hive</groupId>
<artifactId>hive-exec</artifactId>
<version>1.2.1</version>
</dependency>
（2）创建SparkSession时需要添加hive支持
val warehouseLocation: String = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath//需要指定Hive仓库地址
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark Hive Example")
.config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)//需要指定Hive仓库地址
.enableHiveSupport()//添加hive支持
.getOrCreate()