Spark 外部数据集

由 ligaihe 创建,路飞 最后一次修改 2016-02-24

外部数据集

Spark 可以从任何一个 Hadoop 支持的存储源创建分布式数据集,包括你的本地文件系统,HDFS,Cassandra,HBase,Amazon S3等。 Spark 支持文本文件(text files),SequenceFiles 和其他 Hadoop InputFormat

文本文件 RDDs 可以使用 SparkContext 的 textFile 方法创建。 在这个方法里传入文件的 URI (机器上的本地路径或 hdfs://s3n:// 等),然后它会将文件读取成一个行集合。这里是一个调用例子:

scala> val distFile = sc.textFile("data.txt")
distFile: RDD[String] = MappedRDD@1d4cee08

一旦创建完成,distFiile 就能做数据集操作。例如,我们可以用下面的方式使用 mapreduce 操作将所有行的长度相加:distFile.map(s => s.length).reduce((a, b) => a + b)

注意,Spark 读文件时:

  • 如果使用本地文件系统路径,文件必须能在 work 节点上用相同的路径访问到。要么复制文件到所有的 workers,要么使用网络的方式共享文件系统。
  • 所有 Spark 的基于文件的方法,包括 textFile,能很好地支持文件目录,压缩过的文件和通配符。例如,你可以使用 textFile("/my/文件目录")textFile("/my/文件目录/*.txt")textFile("/my/文件目录/*.gz")
  • textFile 方法也可以选择第二个可选参数来控制切片(slices)的数目。默认情况下,Spark 为每一个文件块(HDFS 默认文件块大小是 64M)创建一个切片(slice)。但是你也可以通过一个更大的值来设置一个更高的切片数目。注意,你不能设置一个小于文件块数目的切片值。

除了文本文件,Spark 的 Scala API 支持其他几种数据格式:

  • SparkContext.sholeTextFiles 让你读取一个包含多个小文本文件的文件目录并且返回每一个(filename, content)对。与 textFile 的差异是:它记录的是每个文件中的每一行。
  • 对于 SequenceFiles,可以使用 SparkContext 的 sequenceFile[K, V] 方法创建,K 和 V 分别对应的是 key 和 values 的类型。像 IntWritableText 一样,它们必须是 Hadoop 的 Writable 接口的子类。另外,对于几种通用的 Writables,Spark 允许你指定原声类型来替代。例如: sequenceFile[Int, String] 将会自动读取 IntWritables 和 Text。
  • 对于其他的 Hadoop InputFormats,你可以使用 SparkContext.hadoopRDD 方法,它可以指定任意的 JobConf,输入格式(InputFormat),key 类型,values 类型。你可以跟设置 Hadoop job 一样的方法设置输入源。你还可以在新的 MapReduce 接口(org.apache.hadoop.mapreduce)基础上使用 SparkContext.newAPIHadoopRDD(译者注:老的接口是 SparkContext.newHadoopRDD)。
  • RDD.saveAsObjectFileSparkContext.objectFile 支持保存一个RDD,保存格式是一个简单的 Java 对象序列化格式。这是一种效率不高的专有格式,如 Avro,它提供了简单的方法来保存任何一个 RDD。
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