SparkSQL外部数据源的机制以及spark-sql的使用
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一.数据解释与杂项
1.External Data Source API 外部数据源
2.json也有些弊端
例如你第一次读的是 id:1,name:xxx 第二次 id:1,name:xxx,session:222 这样代码就要改 还有数据类型如果你是 id:"xxx" 根本不行
3.常用外部数据源
FileSystem:HDFS,Hbase,S3,OSS 等 HDFS 与 MySQL join 你要用sqoop把 hdfs,mysql都要记载到hive中 但是用spark 一句话就可以
4.—packages
--packages 优点，灵活，给你都拉去过来本地有的，没有的才下载的 缺点：生产中集群不能上网，maven没用 解决办法：有--jars 打成jar包传上去
5.内部内置与外部数据源
json.vsv,hdfs,hive,jdbc,s3,parquet,es,redis 等 分为两大类 build-in (内置) ， 3th-party(外部) spark.read.load() 默认读的是parquet文件
6.外部添加jar包和使用实例
csv为例使用https://spark-packages.org 这个网址 点homepage
7.读写标准写法
8.自定义约束条件
9.支持数组等其他复杂类型像hive
二.JDBC读写问题
1.写入时文件存在问题（已经存在）
2.解决方式官网 加载文件数据
存在抛出异常 目标存在追加，但是重跑一次可能两份，有弊端（保证不了每次处理都是一样的） 目标表存在，已经存在的数据被清掉 忽略模式，有了就不会再往里加了
3.想看到你写的文件内容可以不压缩
user.select("name").write.format("json").option("compression","none").save("file:///root/test/json1/")
user.select("name").write().format("json").save("/root/test/json1/")4.mode源码展示 大写小写都一样
5.savemode是枚举类型 java类
6.效果一样
result.write.mode("default")
result.write.mode(SaveMode.ErrorIfExists)7.append 重跑一次有两份了
8.官网读取JDBC数据注意一定要加driver属性
9.属性解释官网
10.读jdbc时候可以让多少条进一个分区，其余进那个分区可以设置
哪个字段分区 最少，最多多少条 几个分区 一次进去多少条
三.spark-sql的使用
1.jar包添加 注意如果报加不进去，你要加上最后面一句话，版本问题
2.spark-sql可以直接加载hive中的表
sparksession中有个table方法直接可以把表转化为DataFrame
3.加载jdbc 代码
4.join 注意
三个等号，否则报错，注意条件
四.外部数据源的机制
1.PPD优化
2.实现三个接口或者子类
如何更有效的读取外部数据源 Table sCAN 加载外部数据源数据，定义数据的schema信息Base(抽象类必须有子类) 写必须实现RelationProvicer
3.TableScan对应PDD优化的位置
就是上图第一行什么都不管，读出什么是什么
裁剪对应第二个
裁剪过滤对应第三个 两个图就参数不同，功能一致
4. 其余两项源码
实现这三个接口 一个可以写schema信息 一个是过滤 一个可以写出去 带scan是查，insert 写， base加载数据源和schema信息
5.JDBC源码中实现了三个接口或者子类
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