理解 Spark 寫入 API 的數(shù)據(jù)處理能力-魔扣目錄

理解 Spark 寫入 API 的數(shù)據(jù)處理能力

這張圖解釋了 Apache Spark DataFrame 寫入 API 的流程。它始于對(duì)寫入數(shù)據(jù)的 API 調(diào)用，支持的格式包括 CSV、JSON 或 Parquet。流程根據(jù)選擇的保存模式（追加、覆蓋、忽略或報(bào)錯(cuò)）而分岔。每種模式執(zhí)行必要的檢查和操作，例如分區(qū)和數(shù)據(jù)寫入處理。流程以數(shù)據(jù)的最終寫入或錯(cuò)誤結(jié)束，取決于這些檢查和操作的結(jié)果。

Apache Spark 是一個(gè)開源的分布式計(jì)算系統(tǒng)，提供了強(qiáng)大的平臺(tái)用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。寫入 API 是 Spark 數(shù)據(jù)處理能力的基本組成部分，允許用戶將數(shù)據(jù)從他們的 Spark 應(yīng)用程序?qū)懭牖蜉敵龅讲煌臄?shù)據(jù)源。

一、理解 Spark 寫入 API

1.數(shù)據(jù)源

Spark 支持將數(shù)據(jù)寫入各種數(shù)據(jù)源，包括但不限于：

分布式文件系統(tǒng)，如 HDFS
云存儲(chǔ)，如 AWS S3、Azure Blob Storage
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫（包括 SQL 和 NoSQL）
大數(shù)據(jù)文件格式（Parquet、Avro、ORC）

2.DataFrameWriter

寫入 API 的核心類是 DataFrameWriter。它提供配置和執(zhí)行寫入操作的功能。通過在 DataFrame 或 Dataset 上調(diào)用 .write 方法獲得 DataFrameWriter。

3.寫入模式

指定 Spark 在寫入數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)如何處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)的模式。常見的模式包括：

Append：將新數(shù)據(jù)添加到現(xiàn)有數(shù)據(jù)中。
overwrite：用新數(shù)據(jù)覆蓋現(xiàn)有數(shù)據(jù)。
ignore：如果數(shù)據(jù)已存在，則忽略寫入操作。
errorIfExists（默認(rèn)）：如果數(shù)據(jù)已存在，則拋出錯(cuò)誤。

4.格式規(guī)范

可以使用 .format("formatType") 方法指定輸出數(shù)據(jù)的格式，如 JSON、CSV、Parquet 等。

5.分區(qū)

為了實(shí)現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可以使用 .partitionBy("column") 方法根據(jù)一個(gè)或多個(gè)列對(duì)輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。

6.配置選項(xiàng)

可以使用 .option("key", "value") 方法設(shè)置特定于數(shù)據(jù)源的各種選項(xiàng)，如壓縮、CSV 文件的自定義分隔符等。

7.保存數(shù)據(jù)

最后，使用 .save("path") 方法將 DataFrame 寫入指定的路徑。其他方法如 .saveAsTable("tableName") 也可用于不同的寫入場景。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row
import os

# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder  
    .appName("DataFrameWriterSaveModesExample")  
    .getOrCreate()

# 示例數(shù)據(jù)
data = [
    Row(name="Alice", age=25, country="USA"),
    Row(name="Bob", age=30, country="UK")
]

# 附加數(shù)據(jù)用于追加模式
additional_data = [
    Row(name="Carlos", age=35, country="SpAIn"),
    Row(name="Daisy", age=40, country="Australia")
]

# 創(chuàng)建 DataFrames
df = spark.createDataFrame(data)
additional_df = spark.createDataFrame(additional_data)

# 定義輸出路徑
output_path = "output/csv_save_modes"

# 函數(shù)：列出目錄中的文件
def list_files_in_directory(path):
    files = os.listdir(path)
    return files

# 顯示初始 DataFrame
print("初始 DataFrame:")
df.show()

# 使用覆蓋模式寫入 CSV 格式
df.write.csv(output_path, mode="overwrite", header=True)
print("覆蓋模式后的文件:", list_files_in_directory(output_path))

# 顯示附加 DataFrame
print("附加 DataFrame:")
additional_df.show()

# 使用追加模式寫入 CSV 格式
additional_df.write.csv(output_path, mode="append", header=True)
print("追加模式后的文件:", list_files_in_directory(output_path))

# 使用忽略模式寫入 CSV 格式
additional_df.write.csv(output_path, mode="ignore", header=True)
print("忽略模式后的文件:", list_files_in_directory(output_path))

# 使用 errorIfExists 模式寫入 CSV 格式
try:
    additional_df.write.csv(output_path, mode="errorIfExists", header=True)
except Exception as e:
    print("errorIfExists 模式中發(fā)生錯(cuò)誤:", e)

# 停止 SparkSession
spark.stop()

二、Spark 架構(gòu)概述

理解 Spark 寫入 API 的數(shù)據(jù)處理能力

在 Apache Spark 中寫入 DataFrame 遵循一種順序流程。Spark 基于用戶 DataFrame 操作創(chuàng)建邏輯計(jì)劃，優(yōu)化為物理計(jì)劃，并分成階段。系統(tǒng)按分區(qū)處理數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行日志記錄以確保可靠性，并帶有定義的分區(qū)和寫入模式寫入到本地存儲(chǔ)。Spark 的架構(gòu)確保在計(jì)算集群中高效管理和擴(kuò)展數(shù)據(jù)寫入任務(wù)。

從 Spark 內(nèi)部架構(gòu)的角度來看，Apache Spark 寫入 API 涉及了解 Spark 如何在幕后管理數(shù)據(jù)處理、分發(fā)和寫入操作。讓我們來詳細(xì)了解：

三、Spark 架構(gòu)概述

驅(qū)動(dòng)程序和執(zhí)行器： Spark 采用主從架構(gòu)。驅(qū)動(dòng)節(jié)點(diǎn)運(yùn)行應(yīng)用程序的 main() 函數(shù)并維護(hù)有關(guān) Spark 應(yīng)用程序的信息。執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)執(zhí)行數(shù)據(jù)處理和寫入操作。
DAG 調(diào)度器：當(dāng)觸發(fā)寫入操作時(shí)，Spark 的 DAG（有向無環(huán)圖）調(diào)度器將高級(jí)轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)換為一系列可以在集群中并行執(zhí)行的階段。
任務(wù)調(diào)度器：任務(wù)調(diào)度器在每個(gè)階段內(nèi)啟動(dòng)任務(wù)。這些任務(wù)分布在執(zhí)行器之間。
執(zhí)行計(jì)劃和物理計(jì)劃： Spark 使用 Catalyst 優(yōu)化器創(chuàng)建高效的執(zhí)行計(jì)劃。這包括將邏輯計(jì)劃（要做什么）轉(zhuǎn)換為物理計(jì)劃（如何做），考慮到分區(qū)、數(shù)據(jù)本地性和其他因素。

四、在 Spark 內(nèi)部寫入數(shù)據(jù)

(1) 數(shù)據(jù)分布： Spark 中的數(shù)據(jù)分布在分區(qū)中。當(dāng)啟動(dòng)寫入操作時(shí)，Spark 首先確定這些分區(qū)中的數(shù)據(jù)布局。

(2) 寫入任務(wù)執(zhí)行：每個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)由一個(gè)任務(wù)處理。這些任務(wù)在不同的執(zhí)行器之間并行執(zhí)行。

寫入模式和一致性：

對(duì)于 overwrite 和 append 模式，Spark 確保一致性，通過管理數(shù)據(jù)文件的替換或添加來實(shí)現(xiàn)。
對(duì)于基于文件的數(shù)據(jù)源，Spark 以分階段的方式寫入數(shù)據(jù)，先寫入臨時(shí)位置再提交到最終位置，有助于確保一致性和處理故障。

(3) 格式處理和序列化：根據(jù)指定的格式（例如，Parquet、CSV），Spark 使用相應(yīng)的序列化器將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為所需的格式。執(zhí)行器處理此過程。

(4) 分區(qū)和文件管理：

如果指定了分區(qū)，則Spark在寫入之前根據(jù)這些分區(qū)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序和組織。這通常涉及在執(zhí)行器之間移動(dòng)數(shù)據(jù)。
Spark 試圖最小化每個(gè)分區(qū)創(chuàng)建的文件數(shù)量，以優(yōu)化大文件大小，在分布式文件系統(tǒng)中更有效。

(5) 錯(cuò)誤處理和容錯(cuò)：在寫入操作期間，如果任務(wù)失敗，Spark 可以重試任務(wù)，確保容錯(cuò)。但并非所有寫入操作都是完全原子的，特定情況可能需要手動(dòng)干預(yù)以確保數(shù)據(jù)完整性。

(6) 優(yōu)化技術(shù)：

Catalyst 優(yōu)化器：為效率優(yōu)化寫入計(jì)劃，例如最小化數(shù)據(jù)移動(dòng)。
Tungsten： Spark 的 Tungsten 引擎優(yōu)化數(shù)據(jù)序列化和反序列化過程中的內(nèi)存和 CPU 使用。

(7) 寫入提交協(xié)議： Spark 使用寫入提交協(xié)議來協(xié)調(diào)特定數(shù)據(jù)源的任務(wù)提交和中止過程，確保對(duì)寫入數(shù)據(jù)的一致視圖。

Spark 的寫入 API 旨在實(shí)現(xiàn)高效和可靠的數(shù)據(jù)寫入，它以復(fù)雜的方式編排任務(wù)分發(fā)、數(shù)據(jù)序列化和文件管理。它利用 Spark 的核心組件，如 DAG 調(diào)度器、任務(wù)調(diào)度器和 Catalyst 優(yōu)化器，有效地執(zhí)行寫入操作。