1、文件格式

Spark对很多种文件格式的读取和保存方式都很简单。

（1）文本文件

读取：

将一个文本文件读取为一个RDD时，输入的每一行都将成为RDD的一个元素。

val input=sc.textFile("...")

也可以将多个完整的文本文件读取为一个pair RDD，其中键为文件名，值是文件内容。

例如：

val input=sc.whoTextFiles("...")

保存：

resulet.saveAsTextFile(outputfile)

（2）JSON

读取：

json是一种半结构化的数据格式，首先是可以像上述的文本文件一样来读取，然后进行解析。

在python中：

import json

data=input.map(lambda x: json.loads(x))

在scala中

 rdd=spark.read.json("...")

保存：

result=result.map(mapper.writeValueAsString(_))

（3）CSV文件

scala读取

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import java.io.StringReader

 val input = sc.textFile("...")

    input.foreach(println)

    val result = input.map{

      line =>

        val reader = new CSVReader(new StringReader(line))

        reader.readNext()

    }

scala保存

case class Person{name:String, fa:String}

val input=sc.whoTextFiles("...")

val result=input.flatMap(case (_,txt)=>

val reader=new CSVReader(new StringReader(txt));

reader.readAll().map(x=>Person(x(0),x(1)))

)

2、文件压缩

在大数据中，需要对数据进行压缩以节省存储空间和减少网络传输开销。 对大多数Hadoop输出格式来说，可指定一种压缩编解码器来压缩数据。 读压缩数据时，一些压缩编解码器可以推测压缩类型Spark（基于Hadoop神生态构建）原生的输入方式textFile和sequenceFile可自动处理一些类型压缩

3、文件系统

（1）HDFS

在Spark中使用HDFS 只要将输入路径指定为： hdfs：//master:port/path 就好了

（2）Hive文件

要将hive-site.xml文件复制到Spark的../conf/目录下

还有其他的