Spark的数据读取及数据保存可以从两个维度来作区分：文件格式以及文件系统。
文件格式分为：Text文件、Json文件、Csv文件、Sequence文件以及Object文件；
文件系统分为：本地文件系统、HDFS、HBASE以及数据库。
Text文件
1）数据读取:textFile(String)
scala> val hdfsFile = sc.textFile("hdfs://hadoop102:9000/fruit.txt")
hdfsFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://hadoop102:9000/fruit.txt MapPartitionsRDD[21] at textFile at <console>:242）数据保存: saveAsTextFile(String)
scala> hdfsFile.saveAsTextFile("/fruitOut")Json文件
如果JSON文件中每一行就是一个JSON记录，那么可以通过将JSON文件当做文本文件来读取，然后利用相关的JSON库对每一条数据进行JSON解析。
注意：使用RDD读取JSON文件处理很复杂，同时SparkSQL集成了很好的处理JSON文件的方式，所以应用中多是采用SparkSQL处理JSON文件。
（1）导入解析json所需的包
scala> import scala.util.parsing.json.JSON（2）上传json文件到HDFS
[yongheng@hadoop102 spark]$ hadoop fs -put ./examples/src/main/resources/people.json /（3）读取文件
scala> val json = sc.textFile("/people.json")
json: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /people.json MapPartitionsRDD[8] at textFile at <console>:24（4）解析json数据
scala> val result = json.map(JSON.parseFull)
result: org.apache.spark.rdd.RDD[Option[Any]] = MapPartitionsRDD[10] at map at <console>:27（5）打印
scala> result.collect
res11: Array[Option[Any]] = Array(Some(Map(name -> Michael)), Some(Map(name -> Andy, age -> 30.0)), Some(Map(name -> Justin, age -> 19.0)))Sequence文件
SequenceFile文件是Hadoop用来存储二进制形式的key-value对而设计的一种平面文件(Flat File)。Spark 有专门用来读取 SequenceFile 的接口。在 SparkContext 中，可以调用 sequenceFile keyClass, valueClass。
注意：SequenceFile文件只针对PairRDD
（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array((1,2),(3,4),(5,6)))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[13] at parallelize at <console>:24（2）将RDD保存为Sequence文件
scala> rdd.saveAsSequenceFile("file:///opt/module/spark/seqFile")（3）查看该文件
[yongheng@hadoop102 seqFile]$ pwd
/opt/module/spark/seqFile
[yongheng@hadoop102 seqFile]$ ll
总用量 8
-rw-r--r-- 1 yongheng yongheng 108 10月 9 10:29 part-00000
-rw-r--r-- 1 yongheng yongheng 124 10月 9 10:29 part-00001
-rw-r--r-- 1 yongheng yongheng 0 10月 9 10:29 _SUCCESS
[yongheng@hadoop102 seqFile]$ cat part-00000
SEQ org.apache.hadoop.io.IntWritable org.apache.hadoop.io.IntWritable（4）读取Sequence文件
scala> val seq = sc.sequenceFile[Int,Int]("file:///opt/module/spark/seqFile")
seq: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = MapPartitionsRDD[18] at sequenceFile at <console>:24（5）打印读取后的Sequence文件
scala> seq.collect
res14: Array[(Int, Int)] = Array((1,2), (3,4), (5,6))对象文件
对象文件是将对象序列化后保存的文件，采用Java的序列化机制。可以通过objectFilek,v 函数接收一个路径，读取对象文件，返回对应的 RDD，也可以通过调用saveAsObjectFile() 实现对对象文件的输出。因为是序列化所以要指定类型。
（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[19] at parallelize at <console>:24（2）将RDD保存为Object文件
scala> rdd.saveAsObjectFile("file:///opt/module/spark/objectFile")（3）查看该文件
[yongheng@hadoop102 objectFile]$ pwd
/opt/module/spark/objectFile
[yongheng@hadoop102 objectFile]$ ll
总用量 8
-rw-r--r-- 1 yongheng yongheng 142 10月 9 10:37 part-00000
-rw-r--r-- 1 yongheng yongheng 142 10月 9 10:37 part-00001
-rw-r--r-- 1 yongheng yongheng 0 10月 9 10:37 _SUCCESS
[yongheng@hadoop102 objectFile]$ cat part-00000
SEQ!org.apache.hadoop.io.NullWritable"org.apache.hadoop.io.BytesWritableW@`l（4）读取Object文件
scala> val objFile = sc.objectFile[Int]("file:///opt/module/spark/objectFile")
objFile: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[31] at objectFile at <console>:24（5）打印读取后的Sequence文件
scala> objFile.collect
res19: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4)