Spark SQL：通用的load和save操作

一、通用的load和save操作

对于Spark SQL的DataFrame来说，无论是从什么数据源创建出来的DataFrame，都有一些共同的load和save操作。load操作主要用于加载数据，创建出DataFrame；save操作，主要用于将DataFrame中的数据保存到文件中。

Java版本
DataFrame df = sqlContext.read().load("users.parquet");
df.select("name", "favorite_color").write().save("namesAndFavColors.parquet");

Scala版本
val df = sqlContext.read.load("users.parquet")
df.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")

二、手动指定数据源类型

也可以手动指定用来操作的数据源类型。数据源通常需要使用其全限定名来指定，比如parquet是org.apache.spark.sql.parquet。但是Spark SQL内置了一些数据源类型，比如json，parquet，jdbc等等。实际上，通过这个功能，就可以在不同类型的数据源之间进行转换了。比如将json文件中的数据保存到parquet文件中。默认情况下，如果不指定数据源类型，那么就是parquet。

Java版本
DataFrame df = sqlContext.read().format("json").load("people.json");
df.select("name", "age").write().format("parquet").save("namesAndAges.parquet");

Scala版本
val df = sqlContext.read.format("json").load("people.json")
df.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")

三、Save Mode

Spark SQL对于save操作，提供了不同的save mode。主要用来处理，当目标位置，已经有数据时，应该如何处理。而且save操作并不会执行锁操作，并且不是原子的，因此是有一定风险出现脏数据的。