Spark SQL基本概念与基本用法

1. Spark SQL概述

1.1 什么是Spark SQL

Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet，它们用于作为分布式SQL查询引擎。从下图可以查看RDD、DataFrames与DataSet的关系。

1.2 为什么要学习Spark SQL

Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce，然后提交到集群上执行的，大大简化了编写MapReduce程序的复杂性，而且MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。类比Hive，Spark SQL，它时将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群上执行，执行效率非常快！

2. DataFrames

2.1 什么是DataFrames

与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。由于与R和Pandas的DataFrame类似，Spark DataFrame很好地继承了传统单机数据分析的开发体验。

2.2 创建DataFrames

在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark中已经内置了一个sqlContext。

创建DataFrames的步骤：

1) 在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name、age，用空格分隔，然后上传到hdfs上

hdfs dfs -put person.txt /

2) 在spark shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割

val lineRDD = sc.textFile("hdfs://hadoop1:9000/person.txt").map(_.split(" "))

3) 定义case class(相当于表的schema)

case class Person(id:int, name:string, age:int)

4) 将RDD和case class关联

val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))

5) 将RDD转换成DataFrame

val personDF = personRDD.toDF

6) 对DataFrame进行处理

personDF.show

2.3 DataFrame常用操作

2.3.1 DSL风格语法

查看DataFrame中的内容

personDF.show

查看DataFrame部分列中的内容

personDF.select(personDF.col("name")).show
personDF.select(col("name"),col("age")).show
personDF.select("name").show

打印DataFrame的Scheme信息

personDF.printSchema

查询所有的name和age，并将age+1

personDF.select(col("id"),col("name"),col("age")+1).show
personDF.select(personDF("id"), personDF("name"), personDF("age")+1).show

过滤age大于等于18的

personDF.filter(col("age") >= 18 ).show

按年龄进行分组并统计相同年龄的人数

personDF.groupBy("age").count().show

2.3.2 SQL风格语法

如果想使用SQL风格的语法，需要将DataFrame注册成表

personDF.createOrReplaceTempView("t_person") //spark2.x以上写法
personDF.registerTempTable("t_person")   //spark1.6以下写法

查询年龄最大的前两名

sqlContext.sql("select * from t_person order by age desc limit 2").show

显示表的Schema信息

sqlContext.sql("desc t_person").show

3. DataSet

3.1 什么是DataSet

DataSet是从Spark 1.6开始引入的一个新的抽象。DataSet是特定域对象中的强类型集合，它可以使用函数或者相关操作并行地进行转换等操作。每个DataSet都有一个称为DataFrame的非类型化的视图，这个视图是行的数据集。为了有效地支持特定域对象，DataSet引入了Encoder（编码器）。例如，给出一个Person的类，有两个字段：name(string)和age(int)，通过一个encoder来告诉spark在运行的时候产生代码把Person对象转换成一个二进制结构。这种二进制结构通常有更低的内存占用，以及优化的数据处理效率（例如在一个柱状格式）。若要了解数据的内部二进制表示，请使用schema(表结构)函数。

在DataSet上的操作，分为transformations和actions。transformations会产生新的DataSet，而actions则是触发计算并产生结果。transformations包括：map，filter，select和aggregate等操作。而actions包括：count，show或把数据写入到文件系统中。

RDD也是可以并行化的操作，DataSet和RDD主要的区别是：DataSet是特定域的对象集合；然而RDD是任何对象的集合。DataSet的API总是强类型的；而且可以利用这些模式进行优化，然而RDD却不行。

DataFrame是特殊的DataSet，它在编译时不会对模式进行检测。

3.2 创建DataSet

1) 直接通过Seq创建

case class Data(a: Int， b: String)
val ds = Seq(Data(1, "one"), Data(2, "two")).toDS()
ds.collect()
ds.show()

2) 通过sqlContext创建

case class Person(name: String, zip: Long)
val df = sqlContext.read.json(sc.parallelize("""{"zip": 94709, "name": "Michael"}""" :: Nil))
df.as[Person].collect()
df.as[Person].show()

3.3 DataSet使用示例

1) DataSet的WordCount

import org.apache.spark.sql.functions._
#创建DataSet
val ds = sqlContext.read.text("hdfs://node-1.itcast.cn:9000/wc").as[String]
val result = ds.flatMap(_.split(" "))
                      .filter(_ != "")
                      .toDF()
                      .groupBy($"value")
                      .agg(count("*") as "numOccurances")
                      .orderBy($"numOccurances" desc)
                      .show()

val wordCount = ds.flatMap(_.split(" ")).filter(_ != "").groupBy(_.toLowerCase()).count().show()

2) 对hdfs上的json文件进行分析

样例schools.json：

{"name": "UC Berkeley", "yearFounded": 1868, "numStudents": 37581}
{"name": "MIT", "yearFounded": 1860, "numStudents": 11318}

把schools.json上传到hdfs上：

hdfs dfs -put schools.json /

编写代码：

#定义case class
case class University(name: String, numStudents: Long, yearFounded: Long)

#创建DataSet
val schools = sqlContext.read.json("hdfs://hadoop1:9000/schools.json").as[University]

#操作DataSet
schools.map(sc => s"${sc.name} is ${2015 - sc.yearFounded} years old").show

3) 对person.json进行分析

把json转DataFrame

#JSON -> DataFrame
val df = sqlContext.read.json("hdfs://hadoop1:9000/person.json")

使用DataFrame操作

df.where($"age" >= 20).show
df.where(col("age") >= 20).show
df.printSchema

DataFrame转DataSet

#DataFrame -> Dataset
case class Person(age: Long, name: String)

val ds = df.as[Person]
ds.filter(_.age >= 20).show

DataSet转DataFrame

# Dataset -> DataFrame
val df2 = ds.toDF

DataFrame和DataSet操作对比

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

df.where($"age" > 0)
   .groupBy((($"age" / 10) cast IntegerType) * 10 as "decade")
   .agg(count("*"))
   .orderBy($"decade")
   .show 

ds.filter(_.age > 0)
    .groupBy(p => (p.age / 10) * 10)
    .agg(count("name"))
    .toDF()
    .withColumnRenamed("value", "decade")
    .orderBy("decade")
    .show

4) 对student.json进行分析

把json转DataFrame

val df = sqlContext.read.json("hdfs://hadoop1:9000/student.json")

DataFrame转DataSet

case class Student(name: String, age: Long, major: String)
val studentDS = df.as[Student]
studentDS.select($"name".as[String], $"age".as[Long]).filter(_._2 > 19).collect()

DataSet根据major分组求和

studentDS.groupBy(_.major).count().collect()

DataSet根据major分组聚合

import org.apache.spark.sql.functions._

studentDS.groupBy(_.major).agg(avg($"age").as[Double]).collect()

创建Major的分类

case class Major(shortName: String, fullName: String)
val majors = Seq(Major("CS", "Computer Science"), Major("Math", "Mathematics")).toDS()

把studentDS和majors求join

val joined = studentDS.joinWith(majors, $"major" === $"shortName")

joined.map(s => (s._1.name, s._2.fullName)).show()

joined.explain()

4. 以编程方式执行Spark SQL查询

4.1 编写Spark SQL查询程序

前面我们学习了如何在Spark Shell中使用SQL完成查询，现在我们来实现在自定义的程序中编写Spark SQL查询程序。首先在maven项目的pom.xml中添加Spark SQL的依赖

<dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
      <version>2.1.0</version>
    </dependency>

4.1.1 通过反射推断Schema

import org.apache.spark.sql.{SQLContext, SparkSession}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * @author y15079
  * @create 2018-03-11 14:23
  * @desc
  **/
object SQLDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //本地运行
    val conf = new SparkConf().setAppName("SQLDemo").setMaster("local[2]")
    //val conf = new SparkConf().setAppName("SQLDemo") 要打包到spark集群上运行则不需要后面的setMaster("local[2]")

    //SQLContext要依赖SparkContext
    val sc = new SparkContext(conf)
    //创建SQLContext spark1.6.1以下的写法
    //val sqlContext = new SQLContext(sc)

    //spark2.0 以上的写法
    val sqlContext = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    //提交到spark集群上运行，需要设置用户，否则无权限执行，本地运行则无需
    //System.setProperty("user.name", "bigdata")

    //集群hdfs路径  hdfs://node-1.itcast.cn:9000/person.txt
    //下面由于是本地运行，所以采用本地路径
    //将RDD和case class关联
    val personRdd = sc.textFile("D:\\IDEA\\HelloSpark\\src\\main\\files\\day4\\person.txt").map({line =>
      val fields = line.split(",")
      Person(fields(0).toLong, fields(1), fields(2).toInt)
    })

    //导入隐式转换，如果不导入无法将RDD转换成DataFrame
    //将RDD转换成DataFrame
    import sqlContext.implicits._
    val personDf = personRdd.toDF()

    //采用SQL编写风格 注册表
    //personDf.registerTempTable("person") spark 1.6.1以下的写法
    personDf.createOrReplaceTempView("person")

    sqlContext.sql("select * from person where age >= 20 order by age desc limit 2").show()
  }
}
//case class一定要放到外面
case class Person(id:Long, name:String, age:Int)

4.1.2 通过StructType直接指定Schema

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}

/**
  * @author y15079
  * @create 2018-05-12 2:12
  * @desc
  **/
object SQLSchemaDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //本地运行
    val conf = new SparkConf().setAppName("SQLSchemaDemo").setMaster("local[2]")
    //val conf = new SparkConf().setAppName("SQLDemo") 要打包到spark集群上运行则不需要后面的setMaster("local[2]")
    //SQLContext要依赖SparkContext
    val sc = new SparkContext(conf)
    //创建SQLContext spark1.6.1以下的写法
    //val sqlContext = new SQLContext(sc)

    //spark2.0 以上的写法
    val sqlContext = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    //提交到spark集群上运行，需要设置用户，否则无权限执行，本地运行则无需
    //System.setProperty("user.name", "bigdata")

    //集群hdfs路径  hdfs://node-1.itcast.cn:9000/person.txt
    //下面由于是本地运行，所以采用本地路径
    //从指定的地址创建RDD
    val personRDD = sc.textFile("D:\\IDEA\\HelloSpark\\src\\main\\files\\day4\\person.txt").map(_.split(","))
    //通过StructType直接指定每个字段的schema
    val schema = StructType(
      List(
        StructField("id", IntegerType, true),
        StructField("name", StringType, true),
        StructField("age", IntegerType, true)
      )
    )

    //将RDD映射到rowRDD
    val rowRDD = personRDD.map(p=>Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).toInt))
    //将schema信息应用到rowRDD上
    val personDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)

    //注册表
    //personDataFrame.registerTempTable("person") spark 1.6.1以下的写法
    personDataFrame.createOrReplaceTempView("person")
    //执行SQL
    val df = sqlContext.sql("select * from person where age >= 20 order by age desc limit 2").show()

    sc.stop()
  }
}

5. 数据源

5.1 JDBC

Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。

5.1.1 从Mysql中加载数据库(Spark Shell 方式)

1) 启动Spark Shell，必须指定mysql连接驱动jar包

spark-shell --master spark://hadoop1:7077 --jars mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar --driver-class-path mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar

2) 从mysql中加载数据

val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").option(
     Map("url"->"jdbc:mysql://hadoop1:3306/bigdata",
            "driver"->"com.mysql.jdbc.Driver",
            "dbtable"->"person",
            "user"->"root",
            "password"->"123456")
     ).load()

3) 执行查询

jdbcDF.show()

5.1.2 将数据写入到MySQL中(打jar包方式)

1) 编写Spark SQL程序

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * @author y15079
  * @create 2018-05-12 2:50
  * @desc
  **/
object JdbcDFDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("MysqlDemo").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    //创建SQLContext spark1.6.1以下的写法
    //val sqlContext = new SQLContext(sc)

    //spark2.0 以上的写法
    val sqlContext = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    //通过并行化创建RDD
    val personRDD = sc.parallelize(Array("1 tom 5", "2 jerry 3", "3 kitty 6")).map(_.split(" "))
    //通过StructType直接指定每个字段的schema
    val schema = StructType(
      List(
        StructField("id", IntegerType, true),
        StructField("name", StringType, true),
        StructField("age", IntegerType, true)
      )
    )

    //将RDD映射到rowRDD
    val rowRDD = personRDD.map(p=>Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).toInt))
    //将schema信息应用到rowRDD上
    val personDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
    //创建Properties存储数据库相关属性
    val prop = new Properties()
    prop.put("user", "root")
    prop.put("password", "123456")
    //将数据追加到数据库
    personDataFrame.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata","bigdata.person", prop)

    sc.stop()
  }
}

2) 用maven-shade-plugin插件将程序打包

3) 将jar包提交到spark集群

spark-submit
--class cn.itcast.spark.sql.jdbcDF
--master spark://hadoop1:7077
--jars mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar
--driver-class-path mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar
/root/demo.jar