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以下是使用 Spark 进行数据提取（读取）和保存（写入）的常见场景及代码示例（基于 Scala/Java/Python，不含图片操作）：
 
一、数据提取（读取）
 
1. 读取文件数据（文本/CSV/JSON/Parquet 等）
 
Scala
 
scala   
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Data Read")
  .getOrCreate()

// 读取 CSV（含表头）
val csvDf = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true") // 自动推断数据类型
  .load("path/to/csv/file.csv")

// 读取 JSON
val jsonDf = spark.read.json("path/to/json/file.json")

// 读取 Parquet（Spark 原生格式，高效）
val parquetDf = spark.read.parquet("path/to/parquet/dir")
 
 
Python
 
python   
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Data Read").getOrCreate()

# 读取 CSV
csv_df = spark.read.csv("path/to/csv/file.csv", header=True, inferSchema=True)

# 读取 JSON
json_df = spark.read.json("path/to/json/file.json")

# 读取 Parquet
parquet_df = spark.read.parquet("path/to/parquet/dir")
 
 
2. 读取数据库数据（如 MySQL/Hive）
 
Scala（以 MySQL 为例）
 
scala   
val jdbcDf = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://host:port/db?useSSL=false")
  .option("dbtable", "table_name")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .load()
 
 
Python（以 Hive 为例，需启用 Hive 支持）
 
python   
# 读取 Hive 表（需在 SparkSession 中启用 Hive）
hive_df = spark.sql("SELECT * FROM hive_table")
 
 
二、数据保存（写入）
 
1. 保存为文件（CSV/JSON/Parquet 等）
 
Scala
 
scala   
// 保存为 CSV（覆盖模式，含表头）
csvDf.write.format("csv")
  .option("header", "true")
  .mode("overwrite") // 模式：overwrite/append/ignore/errorIfExists
  .save("output/csv_result")

// 保存为 Parquet（分区存储，提升查询性能）
parquetDf.write.partitionBy("category") // 按字段分区
  .mode("append")
  .parquet("output/parquet_result")
 
 
Python
 
python   
# 保存为 JSON
json_df.write.json("output/json_result", mode="overwrite")

# 保存为 Parquet（指定压缩格式）
parquet_df.write.parquet("output/parquet_result", compression="snappy")
 
 
2. 保存到数据库（如 MySQL/Hive）
 
Scala（以 MySQL 为例）
 
scala   
jdbcDf.write.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://host:port/db?useSSL=false")
  .option("dbtable", "target_table")
  .option("user", "username")
  .option("password", "password")
  .mode("append") // 追加模式
  .save()
 
 
Python（以 Hive 为例）
 
python   
# 保存为 Hive 表（需启用 Hive 支持）
hive_df.write.saveAsTable("hive_target_table", mode="overwrite")
 
 
三、关键参数说明
 
1. 读取模式（文件）
 
-  inferSchema : 是否自动推断数据类型（适用于 CSV/JSON，需读取少量数据，影响性能）。
 
-  header : CSV 是否包含表头（ true/false ）。
 
2. 写入模式（ mode ）
 
-  overwrite : 覆盖已有数据。
 
-  append : 追加到现有数据。
 
-  ignore : 忽略写入（不报错）。
 
-  errorIfExists : 存在则报错（默认）。
 
3. 数据库连接
 
- 需添加对应数据库驱动（如 MySQL 的  mysql-connector-java ）。
 
- 对于大规模数据，建议使用分区并行写入（如  option("numPartitions", "4") ）。
 
四、典型场景示例
 
场景：从 MySQL 读取数据，清洗后保存为 Parquet
 
scala   
// 读取 MySQL 数据
val mysqlDf = spark.read.jdbc(
  url = "jdbc:mysql://host:port/source_db",
  dbtable = "source_table",
  properties = Map("user" -> "u", "password" -> "p")
)

// 数据清洗（示例：过滤空值）
val cleanedDf = mysqlDf.na.drop("any")

// 保存为 Parquet（按日期分区）
cleanedDf.write.partitionBy("date")
  .parquet("output/cleaned_data")
 
 
通过以上方法，可灵活使用 Spark 完成数据提取和保存任务，支持多种数据源和格式。