spark2.2官方教程笔记-Spark SQL, DataFrames and Datasets向导

归纳

spark SQL是一个spark结构数据处理模型。不像基本的rdd api，Spark 提供的接口能够给spark提供更多更多关于数据的结构和正在执行的计算的信息。另外，spark sql在性能优化上比以往的有作改善。目前有更多的方式和spark sql交互：sql，dataset api。不管你是用哪一种api/语言，计算时最终使用相同的sql引擎。

SQL

  Spark Sql的一个做用是执行sql查询。spark sql可以用来从现有的hive中读取数据。更多关于如何配置使用的问题，请参考Hibe 表章节。当使用其余编程语言运行sql，结果也将返回Dataset/DataFrame。你能经过使用命令行或者jdbc/odbc和sql接口交互。

Datasets and DataFrames

一个dataset是分布式数据集合。数据集合是一个spark1.6开始提供的接口，想要把rdd的优点（强相似，强大的lambda函数功能）和spark sql的优化执行的优点结合到一块儿来。dataset可以从jvm对象中建立而后使用transformations（map，flagmap，filter等等）进行转换。

开始

SparkSession

全部spark功能的入口点是SparkSession类，建立一个基本的sparksession，只要使用一句语句就话哦啊

SparkSession.builder():

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Spark SQL basic example")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()

// For implicit conversions like converting RDDs to DataFrames
import spark.implicits._

更完整的代码能够在spark安装包

examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala

路径下查看。

在spark2.0中SparkSession提供了内部对Hive功能的支持，包括查询HiveSql，访问Hive UDFs，以及从Hive表读数据的能力。要使用这些特征，你不须要单独安装一个hive。

建立DataFrames

经过SparkSession，应用可以由现有的rdd，或者hive表，或者spark数据源建立DataFrames。举个栗子，经过json文件建立

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

// Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

非强类型/泛型 数据集操做（又叫作DataFrame操做）

DataFrames提供一个专用的语言来操做结构化数据。

如上所述，在Spark2.0中，DataFrames只是包含Rows的数据集。相对“强类型转换”这些被称做弱类型转换。【烂英文有时候翻译起来本身都不知道官方文档想表达啥。】

仍是下面的代码好理解

// This import is needed to use the $-notation
import spark.implicits._
// Print the schema in a tree format
df.printSchema()
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)

// Select only the "name" column
df.select("name").show()
// +-------+
// |   name|
// +-------+
// |Michael|
// |   Andy|
// | Justin|
// +-------+

// Select everybody, but increment the age by 1
df.select($"name", $"age" + 1).show()
// +-------+---------+
// |   name|(age + 1)|
// +-------+---------+
// |Michael|     null|
// |   Andy|       31|
// | Justin|       20|
// +-------+---------+

// Select people older than 21
df.filter($"age" > 21).show()
// +---+----+
// |age|name|
// +---+----+
// | 30|Andy|
// +---+----+

// Count people by age
df.groupBy("age").count().show()
// +----+-----+
// | age|count|
// +----+-----+
// |  19|    1|
// |null|    1|
// |  30|    1|
// +----+-----+

更全的操做请移步api文档

除了简单的列引用和表达式，datasets也有丰富的函数库包括字符串操做，时间计算，经常使用的数学操做等。具体请移步DataFrame Function Reference.

执行Sql查询

SparkSession sql功能使应用能够执行一串sql查询而且返回一个DataFrame。把sql引入了语言。

// Register the DataFrame as a SQL temporary view
df.createOrReplaceTempView("people")

val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

全局临时视图

临时视图的生命周期在Session范围内，随着session的中止而释放。若是你要让全部的session的能够访问，那么你就要搞个全局临时视图了。这个视图绑定在系统保留的global_temp数据库中,访问前咱们必须经过引用gloabal_temp来访问它。 e.g. SELECT * FROM global_temp.view1.

// Register the DataFrame as a global temporary view
df.createGlobalTempView("people")

// Global temporary view is tied to a system preserved database `global_temp`
spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

// Global temporary view is cross-session
spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

建立Datasets

 datasets和rdds相似，和java序列化相反的是，他们使用特殊的编码方式去序列化对象。

// Note: Case classes in Scala 2.10 can support only up to 22 fields. To work around this limit,
// you can use custom classes that implement the Product interface
case class Person(name: String, age: Long)

// Encoders are created for case classes
val caseClassDS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS()
caseClassDS.show()
// +----+---+
// |name|age|
// +----+---+
// |Andy| 32|
// +----+---+

// Encoders for most common types are automatically provided by importing spark.implicits._
val primitiveDS = Seq(1, 2, 3).toDS()
primitiveDS.map(_ + 1).collect() // Returns: Array(2, 3, 4)

// DataFrames can be converted to a Dataset by providing a class. Mapping will be done by name
val path = "examples/src/main/resources/people.json"
val peopleDS = spark.read.json(path).as[Person]
peopleDS.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

和rdd对象交互

两种从rdd对象转换到dataset的方法。第一种是使用反射来反推一个rdd的对象类型。第二种是经过一个现有的rdd和你构建的schema，而且这种方式容许建立泛型，到运行时再来定义。

反射推理schema

先建好schema对应的类型，在map过程加进去。show code

// For implicit conversions from RDDs to DataFrames
import spark.implicits._

// Create an RDD of Person objects from a text file, convert it to a Dataframe
val peopleDF = spark.sparkContext
  .textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
  .map(_.split(","))
  .map(attributes => Person(attributes(0), attributes(1).trim.toInt))
  .toDF()
// Register the DataFrame as a temporary view
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

// SQL statements can be run by using the sql methods provided by Spark
val teenagersDF = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")

// The columns of a row in the result can be accessed by field index
teenagersDF.map(teenager => "Name: " + teenager(0)).show()
// +------------+
// |       value|
// +------------+
// |Name: Justin|
// +------------+

// or by field name
teenagersDF.map(teenager => "Name: " + teenager.getAs[String]("name")).show()
// +------------+
// |       value|
// +------------+
// |Name: Justin|
// +------------+

// No pre-defined encoders for Dataset[Map[K,V]], define explicitly
implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]]
// Primitive types and case classes can be also defined as
// implicit val stringIntMapEncoder: Encoder[Map[String, Any]] = ExpressionEncoder()

// row.getValuesMap[T] retrieves multiple columns at once into a Map[String, T]
teenagersDF.map(teenager => teenager.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect()
// Array(Map("name" -> "Justin", "age" -> 19))

编程式定义schema

import org.apache.spark.sql.types._

// Create an RDD
val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")

// The schema is encoded in a string
val schemaString = "name age"

// Generate the schema based on the string of schema
val fields = schemaString.split(" ")
  .map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, nullable = true))
val schema = StructType(fields)

// Convert records of the RDD (people) to Rows
val rowRDD = peopleRDD
  .map(_.split(","))
  .map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim))

// Apply the schema to the RDD
val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)

// Creates a temporary view using the DataFrame
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

// SQL can be run over a temporary view created using DataFrames
val results = spark.sql("SELECT name FROM people")

// The results of SQL queries are DataFrames and support all the normal RDD operations
// The columns of a row in the result can be accessed by field index or by field name
results.map(attributes => "Name: " + attributes(0)).show()
// +-------------+
// |        value|
// +-------------+
// |Name: Michael|
// |   Name: Andy|
// | Name: Justin|
// +-------------+

聚合

内建的dataframe函数提供经常使用的聚合函数，好比count，countDistinct，avg，max，min等等。

 

一个本地测试例子:

启动shell,加入mysql驱动包
spark-shell --master spark://hadoop-master:7077 --jars /root/mysql-connector-java-5.1.47.jar
从hdfs取文本文件
val userTxt = sc.textFile("hdfs://hadoop-master:9000//12306.txt");
import org.apache.spark.sql.Row
根据----分割数据
val userRdd = userTxt.map(_.split("----")).map(parts=>Row(parts(0),parts(1),parts(2),parts(3),parts(4),parts(5),parts(6)))
表元数据准备
val schemaString="email,acount,username,sfz,password,mobile,email1"
import org.apache.spark.sql.types._
val fields = schemaString.split(",").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, nullable = true))
val schema =StructType(fields)
rdd数据转df数据
val userDf = spark.createDataFrame(userRdd, schema)
数据写入mysql数据库
userDf.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://192.168.199.204:3306/aaa").option("dbtable", "aaa").option("SaveMode","Overwrite").option("user", "root").option("password", "root").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").save()