[Spark SQL] SparkSession、DataFrame 和 DataSet 练习

本課主題

• DataSet 实战

 

DataSet 实战

SparkSession 是 SparkSQL 的入口，而后能够基于 sparkSession 来获取或者是读取源数据来生存 DataFrameReader，在 Spark 2.x 版本中已经没有 DataFrame 的 API，它变成了 DataSet[Row] 类型的数据。

1. 建立 SparkSession
   

   val spark = SparkSession
     .builder()
     .master("local")
     .appName("Spark SQL Basic Examples")
     .getOrCreate()

2. 导入隐式转换的方法
   

   import spark.implicits._
   import org.apache.spark.sql.types._ // 自定义schema时导入

3. 建立 DataFrame 即 DataSet[Row] 类型数据。
   

   val df = spark.read.json("src/main/resources/general/people.json")

   • 能够直接调用 DataFrame 不少很好用的方法，好比 select( )，filter( )，groupBy( )
     

     df.show() //打印数据，默认是前20条数据
     df.printSchema()
     df.select("name").show() //提取column是name的数据
     df.select($"name",$"age" + 1).show() //提取column是name和age+1的数据
     df.filter($"age" > 25).select("name").show() 
     df.groupBy($"age").count().show() 

4. 也能够自定义 case class 来建立 DataSet[Row] 类型
   

   val personDF = sc.textFile("src/main/resources/general/people.txt") //personRDD
     .map(x => x.split(",")) //Array[String] = Array(name, age)
     .map(attr => Person(attr(0),attr(1).trim().toInt))
     .toDF()

5. 或者用自定义 schema 的方式
   

   val schemaString = "name,age"
   val fields = schemaString.split(",").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, nullable = true))
   val schema = StructType(fields)
   
   val personRDD = sc.textFile("src/main/resources/general/people.txt") //personRDD
   val rowRDD = personRDD.map(_.split(",")).map(attr => Row(attr(0),attr(1).trim()))
   val personDF = spark.createDataFrame(rowRDD,schema)

• 或者是调用 createOrReplaceTempView 方法来建立临时表运行 SQL
  

  personDF.createOrReplaceTempView("people")
  val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
  sqlDF.map(people => "Name: " + people(0)).show()
  

 

 

 

參考資料 

资料来源来至 Spark 官方网站