十五.Spark SQL之Save Modes几种存储形式

今天药忘吃喽~ 2022-04-22 05:54 187阅读 0赞

**Save Modes:**

Save操作可以选择使用SaveMode，它指定如果存在的话如何处理现有数据。重要的是要认识到这些保存模式不使用任何锁定，也不是原子的。此外，当执行覆盖时，数据将在写入新数据之前被删除。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpZ2hfc3Fo_size_16_color_FFFFFF_t_70]

**实践**

1.读取一个json文件进行测试:

scala> val df = spark.read.format("json").load("file:///root/data/json_schema_infer.json")
    df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, gender: string ... 2 more fields]
    scala> df.show

显示结果:  
![在这里插入图片描述][20181102164301314.png]  
2.使用overwrite方式以parquet形式写出去:

df.select("name").write.format("parquet").mode("overwrite").save("file:///root/data/overwrite")

在目录中就会生成相应的文件,再次执行还会生成,但是生成的时间变了,因为覆盖了以前生成的文件

3.使用append方式以parquet形式写出去:

scala> df.select("name").write.format("parquet").mode("append").save("file:///root/data/overwrite")

不会覆盖之前的文件,会生成新的文件:

![在这里插入图片描述][20181102165101676.png]

4.使用ignore方式以parquet形式写出去:

scala> df.select("name").write.format("parquet").mode("ignore").save("file:///root/data/overwrite")

在这个目录下如果有这种类型的文件就不会生成,如果没有就会创建.

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2xpZ2hfc3Fo_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220422/ae2cdaacd4ac484f99d1bbe20bbca6e1.png
[20181102164301314.png]: /images/20220422/23e3d69a7506459096181a690716daf3.png
[20181102165101676.png]: /images/20220422/f940c47209b543dc849e6b81910f2b28.png