PART 5 数据读取与保存

　　1.文件格式与文件系统：

　　Spark支持的一些常见文件格式：

　　1.1文本文件：

　　　　读取：文本文件的读取通过textFile()，如果需要读取整个文件夹，可以使用wholeTextFiles()，该方法会返回一个pair RDD，键为文件名

　　　　保存：saveAsTextFile()传入一个文件保存的路径，Spark会将该路径视为目录，在该目录下保存多个文件，这样Spark就可以从各个节点并行保存了。这个过程不能控制哪个节点输出到哪个文件，但是可以对输出格式进行控制。

　　1.2JSON:

　　　　读取：

1 #在Python中读取非结构化的JSON
2 import json
3 data = input.map(lambda x: json.loads(x))

　　　　保存：

1 #Python将数据保存为JSON格式
2 import json
3 data.map(lambda x: json.dumps(x)).saveAsTextFile(outputFile)

　　1.3逗号分隔值(CSV)与制表符分隔值：

　　　　读取：

　　2.Spark SQL中的结构化数据源：

　　3.数据库与键值存储：