Hadoop和Spark操作指南

启动Hadoop和Spark是数据处理的基础，以下步骤将帮助您顺利完成操作。

启动Spark

在终端中输入以下命令启动Spark：

spark-shell --master local[2] --jars /usr/local/src/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/libext/com.mysql.jdbc.Driver.jar

这一步需要确保Spark及其依赖已经正确安装，特别是若链接到MySQL数据库，必须添加对应的JAR。

读取Spark日志

将Spark目录下的日志文件读取进来进行测试：

val alllog=sc.textFile("file:///usr/local/src/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/logs/*out*")

验证记录数量：

alllog.count

注意：记得检查所选日志目录路径是否正确。

将 RDD转换为DataFrame

将读取到的RDD格式数据转换为DataFrame：

import org.apache.spark.sql.Rowval alllogRDD = alllog.map(x => Row(x))import org.apache.spark.sql.types._val schemaString = "line"val schema = StructType(  schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType(), true)))val alllogDataFrame = sqlContext.createDataFrame(alllogRDD, schema)

注册表并打印Schema：

alllogDataFrame.registerTempTable("log")alllogDataFrame.printSchema

显示DataFrame内容：

alllogDataFrame.show(false)

使用SQL查询

将DataFrame转换为临时表后，便可以使用SQL查询：

sqlContext.sql("SELECT * FROM log").show()

此时可以对表进行增删改查操作，方便数据处理。

读取与存储外部数据源

读取JSON文件

读取特定文件夹下的JSON文件：

val df = sqlContext.read.format("json").load("file:///mnt/hgfs/vm/china.json")df.printSchema

保存结果：

df.select("*").write.format("parquet").mode("overwrite").save("file:///mnt/hgfs/vm/china.parquet")

处理嵌套数组

对于包含嵌套数组的JSON文件，可以使用SQL的explode函数展开数据：

val exploded_df = sqlContext.sql("SELECT explode(array_column, ',') as column, value FROM parquet.`examples/src/main/resources/users.parquet`")exploded_df.show(false)

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