[大数据]《Spark 先知先觉》如何将DataFrame 的内容保存到同一个或多个文件。

数据源API结构

Read API 结构

读取数据的核心结构如下：

DataFrameReader.format(...).option("key","value").schema(...).load()

使用此格式可以读取所有数据源，format 是可选的，默认情况下 Spark 将使用 Parquet 格式，option 能配置键值对（key-value） 来参数化读取数据的方法。最后，如果数据源包含某种 Schema 或者你想使用模式推理（Schema inference），则可以选择指定 schema 。

数据读取基础

Spark 数据读取使用DataFrameReader，通过 SparkSession 的 read 属性得到：spark.read
有了DataFrame reader 之后，还需要指定几个值：

• format
• schema
• read模式
• 一些列option选项
  format,option 和Schema 都会返回一个DataFrameReader，它可以进一步的转换，并且都是可选的（那些仅有唯一可选项的就只能选择唯一的可选项）。每个数据源都有一组特定的选项，用于设置如何将数据读入Spark 。至少需要为DataFrameReader 提供一个读取路径
  下面是一个整体结构的例子：

spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("mode", "FAILFAST")
  .option("inferSchema", "true")
  .schema(someSchema)
  .load(inputPath)

spark 的读取模式：

默认是permissive

Write API 结构

写数据的核心结构如下：

DataFrameWriter.format(...).option(...).partitionBy(...).bucketBy(...).sortBy(...).save()

使用此格式可以向所有数据源写入数据。format 是可选的，默认情况下是Spark 使用Parquet 格式，option 任用于配置写出数据的方法，partitionBy，bucketBy，sortBy 仅适用于基于文件的数据源，可以使用这些方法来控制写出目标文件的具体结构。

写数据基础

写数据与读取数据非常相似，不同的是，需要用到的是DataFrameWriter 而不是DataFrameReader ，因为总是需要将数据写入一些给定数据源中，所以通过每个DataFrame的writer 属性来获得DataFrameWriter，有了DataFrameWriter 之后。我们需要指定三个值：format、一系列option 选项和save 模式，并且必须至少提供一条写入路径（来制定目标地址）
下面是一个整体结构的例子：

dataframe.write.format("csv")
  .option("mode", "OVERWRITE")
  .option("dateFormat", "yyyy-MM-dd")
  .option("path", "path/to/file(s)")
  .save()

Spark 的保存模式

默认情况是 ：errorIfExists

并行写数据（重点）

写数据涉及的文件数量取决于DataFrame 的分区数。默认情况是每个数据分片都会有一定的数据写入，这意味着虽然我们指定大的是一个“文件”，但实际上它是由一个文件夹的多个文件组成，每个文件对应着一个数据分片。
例子：**将DataFrame 中数据保存到单个文件中 **
方法1：

    csvFile.repartition(1).write.format("csv").save(outputPath) //并行写数据,这里通过设置分区数量，来改变输出文件的数量。

方法2：

    csvFile.coalesce(1).write.format("csv").save(outputPath) // 这里通过合并文件来改变输出文件的数量