spark操作总结

一、sparkContext与sparkSession区别

任何Spark程序都是SparkContext开始的，SparkContext的初始化需要一个SparkConf对象，SparkConf包含了Spark集群配置的各种参数,sparkContext只能在driver机器上面启动;
SparkSession： SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合，SparkSession内部封装了sparkContext，所以计算实际上是由sparkContext完成

val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("test")
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).enableHiveSupport().getOrCreate()

二、repartition与coalesce区别

repartition一般是用来增加分区数（当然也可以减少），coalesce只能用来减少分区数。所以如果不介意保存的文件块大小不一样，可以使用coalesce来减少分区数，保存的时候一个分区就会生成一个文件块

三、Scala常用方法

1. StringBuilder

主要用于字符串的拼接，可作用于生成倒排序列，如：
val userItemScore = sc.parallelize(List((, , 0.8), (, , 0.7), (, , 0.5), (, , 0.9)))
userItemScore.map(x => (x._1, (x._2.toString, x._3.toString))).groupByKey()
.map{x =>
val userid = x._1
val item_score_list = x._2
val tmp_arr = item_score_list.toArray.sortWith(_._2 > _._2)
val watch_len = tmp_arr.length
val strbuf = new StringBuilder()

for (i <-  until watch_len - ) {
strbuf ++= tmp_arr(i)._1
strbuf.append(":")
strbuf ++= tmp_arr(i)._2
strbuf.append(" ")
}
strbuf ++= tmp_arr(watch_len - )._1
strbuf.append(":")
strbuf ++= tmp_arr(watch_len - )._2

userid + "\t" + strbuf
}.collect()

2. scala.collection.mutable.ArrayBuffer

相当于是一个大小可变数组，把需要的值添加进来，例如：
val tmpArray = new ArrayBuffer[String]()
val tmpArray = new ArrayBuffer[Int]()
val tmpArray = new ArrayBuffer[(String, Int)]()
scala> tmpArray.append(("wangzai", ))
scala> tmpArray
res11: scala.collection.mutable.ArrayBuffer[(String, Int)] = ArrayBuffer((wangzai,), (test,))

tmpArray.indexOf(("test",))为获取当前值的索引,返回类型为整型
tmpArray.slice(tmpArray.indexOf(("test", )), tmpArray.length)为切片,返回类型为ArrayBuffer

四、通过spark-shell来操作数据库中的表

1 启动(通过--jars指定包，后面reids包不需要，只是演示添加多个包的用法)

/xxx/spark/bin/spark-shell \
--master spark://xxx:7077 \
--executor-cores  \
--total-executor-cores  \
--driver-memory 2g \
--jars /xxx/jars/mysql-connector-java-5.1..jar,/xxx/jars/jedis-2.9..jar

2 在命令行中输入：:paste, 然后粘贴以下代码，最后ctrl+D退出之后，即可执行

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.SparkConf
val conf: SparkConf = new SparkConf()
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
val mysqlUrl: String = "jdbc:mysql://ip:port/database?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false"
val productTable: String = "product_info"
val orderTable: String = "order_info"
val properties: Properties = new Properties()
properties.put("user", user)
properties.put("password", password)

// 获取同事购配置表数据
val productDF: DataFrame = spark.read.jdbc(mysqlUrl, productTable, properties).select("id", "name")
val orderDF: DataFrame = spark.read.jdbc(mysqlUrl, orderTable, properties).select("product_id", "createTime")

val totalDataDF = productDF.join(orderDF, orderDF("product_id") === productDF("id")).drop("id")
//如果product_info对应的id为product_id，即关联id字段名不相同
//val totalDataDF = productDF.join(orderDF, Seq("product_id"))

3 把该DateFrame注册为临时表才能通过spark-sql操作

totalDataDF.createOrReplaceTempView("totalDataDF")

五、spark-sql的基本操作

//默认显示20条数据
scala> df.show()
//打印模式信息
scala> df.printSchema()
//选择多列
scala> df.select(df("name"),df("age")+).show()
// 条件过滤
scala> df.filter(df("age") >  ).show()
// 分组聚合
scala> df.groupBy("age").count().show()
// 排序
scala> df.sort(df("age").desc).show()
//多列排序
scala> df.sort(df("age").desc, df("name").asc).show()
//对列进行重命名
scala> df.select(df("name").as("username"),df("age")).show()
//对多个列重命名
scala> df.withColumnRenamed("id", "userId").withColumnRenamed("name", "userName")