1.读文件
通过 sc.textFile(“file://")方法来读取文件到rdd中。
val lines = sc.textFile("file://")//文件地址或者HDFS文件路径
本地地址
"file:///home/hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/people.json"
HDFS文件地址
"hdfs://112.74.21.122:9000/user/hive/warehouse/hive_test"
2.保存文件
通过sc.saveAsTextFile("file://")把 rdd 内容保存到文件
rdd.saveAsTextFile("file:///home/writeout.txt");//把rdd写入/home/writeout.txt
但是我们打开/home文件夹，发现writeout并不是txt文件而是一个文件夹，我们打开文件夹，结构如下
我们保存错了嘛？没有，这时正常的。part-00000代表的是分区，如果有多个分区，会有多个part-xxxxxx的文件。
如果我们要再次读取这个保存的文件并不需要一个一个分区读取，直接读取就可以了，spark会自动加载所有分区数据。
val rdd = sc.textFile("file:///home/writeout/part-00000");//我们并不用这样一个一个读取
val rdd = sc.textFile("file:///home/writeout.txt");//直接这样读取，就会自动把所有分区数据加载到rdd中
3.JSON数据解析
(1)读取JSON格式文件
直接用sc.textFile(“file://") 来读取.json文件即可
(2)JSON
Scala中有一个自带的JSON库 scala.util.parsing.json.JSON 可以实现对JSON数据解析。
通过调用 JSON.parseFull(jsonString：String) 函数对输入的JSON字符串进行解析。
如果解析成功则返回一个 Some( map：Map[String，Any] ) ,失败则返回None
示例：
文件内容
我们看到每个{...}中为一个json格式的数据，一个json文件包含若干个json格式的数据。
我们解析这个json文件的内容
1.编写程序
import org.apache.spark._
import scala.util.parsing.json.JSON
object JSONApp {
def main(args:Array[String]): Unit ={
//初始化配置：设置主机名和程序主类的名字
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("JSONApp");
//通过conf来创建sparkcontext
val sc = new SparkContext(conf);
val inputFile = "file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json"//读取json文件
val jsonStr = sc.textFile(inputFile);
val result = jsonStr.map(s => JSON.parseFull(s));//逐个JSON字符串解析
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)
}
}
);
}
}
2.将整个程序打包成jar包
3.通过spark-submit运行程序
4.查看结果
运行程序后，可以在屏幕上看到大量的输出信息，找到如下的信息，解析成功。
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