Spark入门:文件数据读写

大数据技术原理与应用

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除了可以对本地文件系统进行读写以外,Spark还支持很多其他常见的文件格式(如文本文件、JSON、SequenceFile等)和文件系统(如HDFS、Amazon S3等)和数据库(如MySQL、HBase、Hive等)。数据库的读写我们将在Spark SQL部分介绍,因此,这里只介绍文件系统的读写和不同文件格式的读写。

请进入Linux系统,打开“终端”,进入Shell命令提示符状态,然后,在“/usr/local/spark/mycode”目录下,新建一个wordcount子目录(如果已经存在就不用创建),并在“/usr/local/spark/mycode/wordcount”目录下新建一个包含了一些语句的文本文件word.txt(你可以在文本文件中随意输入一些单词,用空格隔开)。

首先,请登录Linux系统(要注意记住登录采用的用户名,本教程统一采用hadoop用户名进行登录),打开“终端”(可以在Linux系统中使用Ctrl+Alt+T组合键开启终端),进入shell命令提示符状态,然后执行以下命令进入spark-shell:

cd /usr/local/spark
./bin/spark-shell
....#这里省略启动过程显示的一大堆信息
scala>

启动进入spark-shell需要一点时间,在进入spark-shell后,我们可能还需要到Linux文件系统中对相关目录下的文件进行编辑和操作(比如要查看spark程序执行过程生成的文件),这个无法在park-shell中完成,因此,这里再打开第二个终端,用来在Linux系统的Shell命令提示符下操作。

文件系统的数据读写

下面分别介绍本地文件系统的数据读写和分布式文件系统HDFS的数据读写。

本地文件系统的数据读写

首先,请在第二个终端窗口下操作,用下面命令到达“/usr/local/spark/mycode/wordcount”目录,查看一下上面已经建好的word.txt的内容:

cd /usr/local/spark/mycode/wordcount
cat word.txt

cat命令会把word.txt文件的内容全部显示到屏幕上。

现有让我们切换回到第一个终端,也就是spark-shell,然后输入下面命令:

scala> val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt")

上面代码中,val后面的是变量textFile,而sc.textFile()中的这个textFile是sc的一个方法名称,这个方法用来加载文件数据。这两个textFile不是一个东西,不要混淆。实际上,val后面的是变量textFile,你完全可以换个变量名称,比如,val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt")。这里使用相同名称,就是有意强调二者的区别。
注意,要加载本地文件,必须采用“file:///”开头的这种格式。执行上上面这条命令以后,并不会马上显示结果,因为,Spark采用惰性机制,只有遇到“行动”类型的操作,才会从头到尾执行所有操作。所以,下面我们执行一条“行动”类型的语句,就可以看到结果:

scala> textFile.first()

first()是一个“行动”(Action)类型的操作,会启动真正的计算过程,从文件中加载数据到变量textFile中,并取出第一行文本。屏幕上会显示很多反馈信息,这里不再给出,你可以从这些结果信息中,找到word.txt文件中的第一行的内容。

正因为Spark采用了惰性机制,在执行转换操作的时候,即使我们输入了错误的语句,spark-shell也不会马上报错,而是等到执行“行动”类型的语句时启动真正的计算,那个时候“转换”操作语句中的错误就会显示出来,比如:

val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word123.txt")

上面我们使用了一个根本就不存在的word123.txt,执行上面语句时,spark-shell根本不会报错,因为,没有遇到“行动”类型的first()操作之前,这个加载操作时不会真正执行的。然后,我们执行一个“行动”类型的操作first(),如下:

scala> textFile.first()

执行上面语句后,你会发现,会返回错误信息,其中有四个醒目的中文文字“拒绝连接”,因为,这个word123.txt文件根本就不存在。

好了,现在我们可以练习一下如何把textFile变量中的内容再次写回到另外一个文本文件wordback.txt中:

scala> val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt")
scala> textFile.saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/writeback.txt")

saveAsTextFile()是一个“行动”(Action)类型的操作,所以,马上会执行真正的计算过程,从word.txt中加载数据到变量textFile中,然后,又把textFile中的数据写回到writeback.txt中。现在我们到/usr/local/spark/mycode/wordcount/目录看一下,会发现,确实多了一个writeback.txt,但是,和我们预期的不一样,它不是一个文件,而是一个文件夹(writeback.txt作为文件夹名称当然是没有问题的,虽然不符合我们平时的习惯)。现在让我们切换到Linux Shell命令提示符窗口中,执行下面命令:

cd /usr/local/spark/mycode/wordcount/writeback.txt/
ls

执行结果中可以看到,writeback.txt这个目录下面包含两个文件:

part-00000
_SUCCESS

也就是说,该目录下包含两个文件,我们可以使用cat命令查看一下part-00000文件(注意:part-后面是五个零):

cat part-00000

显示结果,是和上面word.txt中的内容一样的。
现在的问题是,我们如果想再次把数据加载在RDD中,应该使用哪个文件呢?答案很简单,只要使用writeback.txt这个目录即可,如下:

scala> val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/writeback.txt")

分布式文件系统HDFS的数据读写

为了能够读取HDFS中的文件,请首先启动Hadoop中的HDFS组件。注意,之前我们在“Spark安装”这章内容已经介绍了如何安装Hadoop和Spark,所以,这里我们可以使用以下命令直接启动Hadoop中的HDFS组件(由于用不到MapReduce组件,所以,不需要启动MapReduce或者YARN)。请到第二个终端窗口,使用Linux Shell命令提示符状态,然后输入下面命令:

cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh

启动结束后,HDFS开始进入可用状态。如果你在HDFS文件系统中,还没有为当前Linux登录用户创建目录(本教程统一使用用户名hadoop登录Linux系统),请使用下面命令创建:

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

也就是说,HDFS文件系统为Linux登录用户开辟的默认目录是“/user/用户名”(注意:是user,不是usr),本教程统一使用用户名hadoop登录Linux系统,所以,上面创建了“/user/hadoop”目录,再次强调,这个目录是在HDFS文件系统中,不在本地文件系统中。创建好以后,下面我们使用命令查看一下HDFS文件系统中的目录和文件:

./bin/hdfs dfs -ls .

上面命令中,最后一个点号“.”,表示要查看Linux当前登录用户hadoop在HDFS文件系统中与hadoop对应的目录下的文件,也就是查看HDFS文件系统中“/user/hadoop/”目录下的文件,所以,下面两条命令是等价的:

./bin/hdfs dfs -ls .
./bin/hdfs dfs -ls /user/hadoop

如果要查看HDFS文件系统根目录下的内容,需要使用下面命令:

./bin/hdfs dfs -ls /

下面,我们把本地文件系统中的“/usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt”上传到分布式文件系统HDFS中(放到hadoop用户目录下):

./bin/hdfs dfs -put /usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt .

然后,用命令查看一下HDFS的hadoop用户目录下是否多了word.txt文件,可以使用下面命令列出hadoop目录下的内容:

./bin/hdfs dfs -ls .

可以看到,确实多了一个word.txt文件,我们使用cat命令查看一个HDFS中的word.txt文件的内容,命令如下:

./bin/hdfs dfs -cat ./word.txt

上面命令执行后,就会看到HDFS中word.txt的内容了。

现在,让我们切换回到spark-shell窗口,编写语句从HDFS中加载word.txt文件,并显示第一行文本内容:

scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")
scala> textFile.first()

执行上面语句后,就可以看到HDFS文件系统中(不是本地文件系统)的word.txt的第一行内容了。

需要注意的是,sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")中,“hdfs://localhost:9000/”是前面介绍Hadoop安装内容时确定下来的端口地址9000。实际上,也可以省略不写,如下三条语句都是等价的:

scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")
scala> val textFile = sc.textFile("/user/hadoop/word.txt")
scala> val textFile = sc.textFile("word.txt")

下面,我们再把textFile的内容写回到HDFS文件系统中(写到hadoop用户目录下):

scala> val textFile = sc.textFile("word.txt")
scala> textFile.saveAsTextFile("writeback.txt")

执行上面命令后,文本内容会被写入到HDFS文件系统的“/user/hadoop/writeback.txt”目录下,我们可以切换到Linux Shell命令提示符窗口查看一下:

./bin/hdfs dfs -ls .

执行上述命令后,在执行结果中,可以看到有个writeback.txt目录,下面我们查看该目录下有什么文件:

./bin/hdfs dfs -ls ./writeback.txt

执行结果中,可以看到存在两个文件:part-00000和_SUCCESS。我们使用下面命令输出part-00000文件的内容(注意:part-00000里面有五个零):

./bin/hdfs dfs -cat ./writeback.txt/part-00000

执行结果中,就可以看到和word.txt文件中一样的文本内容。

当需要再次把writeback.txt中的内容加载到RDD中时,只需要加载writeback.txt目录即可,不需要使用part-00000文件,如下所示:

scala> val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/writeback.txt")

不同文件格式的读写

文本文件

实际上,我们在上面演示的都是文本文件的读写,因此,这里不再赘述,只是简单再总结一下。
把本地文件系统中的文本文件加载到RDD中的语句如下:

scala> val rdd = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt")

当我们给textFile()函数传递一个“包含完整路径的文件名”时,就会把这个文件加载到RDD中。如果我们给textFile()函数传递的不是文件名,而是一个目录,则该目录下的所有文件内容都会被读取到RDD中。

关于把RDD中的数据保存到文本文件,可以采用采用如下语句:

scala> rdd.saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/outputFile")

正像上面我们已经介绍的那样,我们在saveAsTextFile()函数的参数中给出的是目录,不是文件名,RDD中的数据会被保存到给定的目录下。

JSON

JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。
Spark提供了一个JSON样例数据文件,存放在“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json”中。people.json文件的内容如下:

{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}

我们下面可以对这个样例数据文件进行解析。
下面请在Linux系统的Shell命令提示符下操作,请进入“/usr/local/spark/mycode”目录,并新建一个json子目录,代码如下:

cd /usr/local/spark/mycode
mkdir json
cd json

在编写解析程序之前,我们首先来看一下把本地文件系统中的people.json文件加载到RDD中以后,数据是什么形式,请在spark-shell中执行如下操作:

scala> val jsonStr = sc.textFile("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")
jsonStr: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:28
scala> jsonStr.foreach(println)
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}

从上面执行结果可以看出,people.json文件加载到RDD中以后,在RDD中存在三个字符串。我们下面要做的事情,就是把这三个JSON格式的字符串解析出来,比如说,第一个字符串{"name":"Michael"},经过解析后,解析得到key是"name",value是"Michael"。
现在我们编写程序完成对上面字符串的解析工作。
Scala中有一个自带的JSON库——scala.util.parsing.json.JSON,可以实现对JSON数据的解析。JSON.parseFull(jsonString:String)函数,以一个JSON字符串作为输入并进行解析,如果解析成功则返回一个Some(map: Map[String, Any]),如果解析失败则返回None。
因此,我们可以使用模式匹配来处理解析结果(备注:关于模式匹配,请参考前面的教程:模式匹配):

请执行以下命令:

cd /usr/local/spark/mycode/json
mkdir -p src/main/scala
cd src/main/scala
vim testjson.scala

在testjson.scala代码文件中输入以下内容:

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import scala.util.parsing.json.JSON

object JSONApp {
    def main(args: Array[String]) {
        val inputFile =  "file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json"
        val conf = new SparkConf().setAppName("JSONApp")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val jsonStrs = sc.textFile(inputFile)
        val result = jsonStrs.map(s => JSON.parseFull(s))
        result.foreach( {r => r match {
                        case Some(map: Map[String, Any]) => println(map)
                        case None => println("Parsing failed")
                        case other => println("Unknown data structure: " + other)
                }
        }
        )

    }
}

保存退出vim编辑器。这样就生成了一个testjson.scala代码文件。
如果testjson.scala没有调用SparkAPI,那么,只要使用scalac命令编译后执行即可。但是,这个testjson.scala程序依赖Spark API,因此我们需要通过sbt进行编译打包(前面的“Spark的安装和使用”这个章节已经介绍过如何使用sbt进行编译打包)。下面我们再演示一次。

请执行如下命令:

cd /usr/local/spark/mycode/json
vim simple.sbt

通过上面代码,新建一个simple.sbt文件,请在该文件中输入下面代码:

name := "JSON Project"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.10.5"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.6.2"

下面我们使用 sbt 打包 Scala 程序。为保证 sbt 能正常运行,先执行如下命令检查整个应用程序的文件结构:

cd /usr/local/spark/mycode/json/
find .

应该是类似下面的文件结构:

.
./src
./src/main
./src/main/scala
./src/main/scala/testjson.scala
./simple.sbt

接着,我们就可以通过如下代码将整个应用程序打包成 JAR(首次运行同样需要下载依赖包 ):

cd /usr/local/spark/mycode/json/  //请一定把这目录设置为当前目录
/usr/local/sbt/sbt package

生成的 jar 包的位置为 /usr/local/spark/mycode/json/target/scala-2.10/json-project_2.10-1.0.jar。
最后,通过 spark-submit 运行程序。我们就可以将生成的 jar 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行了,命令如下:

/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "JSONApp"  /usr/local/spark/mycode/json/target/scala-2.10/json-project_2.10-1.0.jar

执行后可以在屏幕上的大量输出信息中找到如下结果:

Map(name -> Michael)
Map(name -> Andy, age -> 30.0)
Map(name -> Justin, age -> 19.0)

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