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这篇文章主要介绍“Spark SQL外部数据源的机制以及spark-sql的使用”，在日常操作中，相信很多人在Spark SQL外部数据源的机制以及spark-sql的使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Spark SQL外部数据源的机制以及spark-sql的使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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
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
--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
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
csv为例使用https://spark-packages.org 这个网址 点homepage
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
user.select("name").write.format("json").option("compression","none").save("file:///root/test/json1/")
user.select("name").write().format("json").save("/root/test/json1/")
result.write.mode("default")
result.write.mode(SaveMode.ErrorIfExists)
哪个字段分区 最少，最多多少条 几个分区 一次进去多少条
sparksession中有个table方法直接可以把表转化为DataFrame
三个等号，否则报错，注意条件
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
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
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
到此，关于“Spark SQL外部数据源的机制以及spark-sql的使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注亿速云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
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