SparkSQL简单使用-创新互联

==> 什么是 Spark SQL？

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---> Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块

---> 作用：提供一个编程抽象（DataFrame）并且作为分布式 SQL 查询引擎

--->运行原理：将 Spark SQL 转化为 RDD，然后提交到集群执行

---> 特点：

----容易整合

----统一的数据访问方式

---- 兼容 Hive

---- 标准的数据连接

==> SparkSession

---> 特点：（2.0引用 SparkSession）

---- 为用户提供一个统一的切入点使用Spark 各项功能

---- 允许用户通过它调用 DataFrame 和 Dataset 相关 API 来编写程序

---- 减少了用户需要了解的一些概念，可以很容易的与 Spark 进行交互

---- 与 Spark 交互之时不需要显示的创建 SparkConf, SparkContext 以及 SQlContext，这些对象已经封闭在 SparkSession 中

==> DataFrames 组织成命名列的数据集，等同于数据库中的表

---> 与 RDD 相比较：

---- RDD 是分布式的 Java 对象的集合

---- DataFrame 是分布式 Row 对象的集合

---> 创建 DataFrames

---- 通过 case class 创建 DataFrames

// 定义 case class (相当于表的结构)
case class Emp(Empno:Int, ename:String, job:String, mgr:String, hiredate:String, sal:Int, comm:String, deptno:Int)   

// 将 HDFS 上的数据读入 RDD， 并将 RDD 与 case class 关联
val lines = sc.textFile("hdfs://bigdata0:9000/input/emp.csv").map(_.split(","))
val emp = lines.map(x=> Emp(x(0).toInt, x(1), x(2), x(3), x(4), x(5).toInt, x(6), x(7).toInt)) `

// 将RDD 转换成 DataFrames
val empDF = emp.toDF

// 通过 DataFrames 查询数据
empDF.show

---- 通过 SparkSession 创建 DataFrames

// 创建 StructType 来定义结构，注意，需要先导入模块
import org.apache.spark.sql.types._
val myschema = StructType(List(
                StructField("empno", DataTypes.IntegerType), 
                StructField("ename", DataTypes.StringType),
                StructField("job", DataTypes.StringType),
                StructField("mgr", DataTypes.StringType),
                StructField("hiredate", DataTypes.StringType),
                StructField("sal", DataTypes.IntegerType),
                StructField("comm", DataTypes.StringType),
                StructField("deptno", DataTypes.IntegerType)
                ))
                
// 读入数据且切分数据
val empcsvRDD = sc.textFile("hdfs://bigdata0:9000/input/emp.csv").map(_.split(","))
// 将 RDD 数据映射成 Row，需要 import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.Row
val rowRDD = empcsvRDD.map(line=> Row(line(0).toInt, line(1), line(2), line(3),line(4), line(5).toInt, line(6), line(7).toInt)
// 创建 DataFrames
val df = spark.createDataFrame(rowRDD, myschema)
// 查看表
df.show

---- 使用 Json 文件来创建 DataFrame

val df = spark.read.json("Json 文件")
// 查看数据
df.show

---> DataFrame 操作 DataFrame 操作也称为无类型的 Dataset操作

    ---- 查询所有员工姓名
df.select("ename").show

    ---- 查询所有员工姓名和薪水，并给薪水加 100 元
df.select($"ename", $"sal", $"sal"+ 100).show

    ---- 查询工资大于2000的员工
df.select($"sal" > 2000).show

    ---- 求每个部门员工数
df.groupBy($"deptno").count.show
    ---- 在 DataFrame 中使用 SQL 语句  注：需要首先将 DataFrame 注册成表（视图）
df.createOrReplaceTempView("emp") // 执行查询 spark.sql("select * from emp").show

   --->临时视图（2种）：
    ----只在当前会话中有效            df.createOrReplaceTempView("emp1")
    ----在全局有效                    df.createGlobalTempView("emp2")
==> Datasets
    ---> 数据的分布式集合
   --->特点：
        ----Spark1.6中添加的新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象
      ----提供了 RDD的优点（强类型化，使用 lambda函数的能力）
      ----Spark SQL 优化后的执行引擎
      ----可以从 JVM 对象构造，然后使用函数转换（map, flatMap, filter等）去操作
      ----支持 Scala 和 Java，不支持 Python
   ---> 创建 DataSet
    ----使用序列
// 定义 case class case class MyData(a:String, b:String) // 生成序列并创建 DataSet val ds = Seq(MyData(1, "Tom"), MyData(2, "Mary")).toDS // 查看结果 ds.show

    ----使用 Json 数据
// 定义 case class case class Person(name:String, gender:String) //通过 Json 数据生成 DataFrame val df = spark.read.json(sc.parallelize("""{"gender":"Male", "name": "Tom"}""" ::Nil)) // 将 DataFrame 转成 DataSet df.as[Person].show df.as[Person].collect

    ----通过使用 DHFS 执行 WordCount 程序
// 读取 HDFS 数据，并创建 DataSet val linesDS = spark.read.text("hdfs://bigdata0:9000/input/data.txt").as[String] // 对DataSet 进行操作：分词后，查询长度大于3 的单词 val words = linesDS.flatMap(_.split(" ")).filter(_.length > 3) // 查看结果 words.show words.collect // 执行wordcount 程序 val result = linesDS.flatMap(_.split(" ").map((_.1)).groupByKey(x=> x._1).count) result.show // 排序 result.orderBy($"value").show
==> Datasets 操作
    ---> joinWith 和 join 的区别是连接后的新 Dataset 的 schema 会不一样
// 使用 emp.json 生成 DataFrame val empDF = spark.read.json("/root/resources/emp.json") // 查询工资大于 3000 的员工 empDF.where($"sal" > 3000).show // 创建 case class case class Emp(empno:Lone, ename:String, job:String, hiredate:String, mgr:String, sal:Long, comm:String, deptno:Long) // 生成 DataSets，并查询数据 val empDS = empDF.as[Emp] // 查询工资大于 3000 的员工 empDS.filter(_.sal > 3000).show // 查看 10 号部门的员工 empDS.filter(_.deptno == 10) // 多表查询 // 1.创建部门表 val deptRDD = sc.textFile("/test/dept.csv").map(_.split(",")) case class Dept(deptno:Int, dname:String, loc:String) val deptDS = deptRDD.map(x=>Dept(x(0).toInt, x(1), x(2))).toDS // 2.创建员工表 case class Emp(empno:Int, ename:String, job:String, mgr:String, hiredate:String, sal:Int, comm:String, deptno:Int) val empRDD = sc.textFile("/test/emp.csv").map(_.split(",")) val empDS = empRDD.map(x=> Emp(x(0).toInt, x(1), x(2), x(3), x(4), x(5).toInt, x(6), x(7).toInt)) // 3.执行多表查询：等值链接 val result = deptDF.join(empDS, "deptno") // 另一种写法：注意有三个等号 val result = deptDS.joinWith(empDS, deptDS("deptno") === empDS("deptno")) // 查看执行计划 result.explain

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