4. Spark SQL数据源

4.1 通用加载/保存方法

　　4.1.1手动指定选项

　　　　　　Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询

　　　　　　Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式

val df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet"）

df.select("name","favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")

　　　　　　当数据源格式不是parquet格式文件时，需要手动指定数据源的格式。数据源格式需要指定全名(例如：org.apache.spark.sql.parquet)，如果数据源格式为内置格式，则只需要指定简称定json，parquet，jdbc，orc，libsvm，csv，text来指定数据的格式

　　　　　　可以通过SparkSession提供的read.load方法用于通用加载数据，使用write和save保存数据

val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF.write.format("parquet").save("hdfs://master01:9000/namesAndAges.parquet")

　　　　　　除此之外，可以直接运行SQL在文件上：

val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.`hdfs://master01:9000/namesAndAges.parquet`")
sqlDF.show()

scala> val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

scala> peopleDF.write.format("parquet").save("hdfs://master01:9000/namesAndAges.parquet")

scala> peopleDF.show()
+----+-------+
| age|   name|
+----+-------+
|null|Michael|
|  30|   Andy|
|  19| Justin|
+----+-------+

scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet.`hdfs://master01:9000/namesAndAges.parquet`")
19/07/17 11:15:11 WARN ObjectStore: Failed to get database parquet, returning NoSuchObjectException
sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

scala> sqlDF.show()
+----+-------+
| age|   name|
+----+-------+
|null|Michael|
|  30|   Andy|
|  19| Justin|
+----+-------+

　　4.1.2 文件保存选项

　　　　　　可以采用SaveMode执行存储操作，SaveMode定义了对数据的处理模式。需要注意的是，这些保存模式不使用任何锁定，不是原子操作。此外，当使用Overwrite方式执行时，在输出新数据之前原数据就已经被删除。SaveMode详细介绍如下表

Scala/Java	Any Language	Meaning
SaveMode.ErrorIfExists(default)	"error"(default)	如果文件存在，则报 错
SaveMode.Append	"append"	追加
SaveMode.Overwrite	"overwrite"	覆写
SaveMode.Ignore	"ignore"	数据存在，则忽略

4.2 Parquet文件

　　　　　　Parquet是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录

　　　　　　

　　4.2.1 Parquet读写

　　　　　　Parquet格式经常在Hadoop生态圈中被使用，它也支持Spark SQL的全部数据类型。Spark SQL提供了直接读取和存储Parquet格式文件的方法

// Encoders for most common types are automatically provided by importing spark.implicits._
import spark.implicits._

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

// DataFrames can be saved as Parquet files, maintaining the schema information
peopleDF.write.parquet("hdfs://master01:9000/people.parquet")

// Read in the parquet file created above
// Parquet files are self-describing so the schema is preserved
// The result of loading a Parquet file is also a DataFrame
val parquetFileDF = spark.read.parquet("hdfs://master01:9000/people.parquet")

// Parquet files can also be used to create a temporary view and then used in SQL statements
parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile")
val namesDF = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
namesDF.map(attributes => "Name: " + attributes(0)).show()
// +------------+
// |       value|
// +------------+
// |Name: Justin|
// +------------+

　　4.2.2 解析分区信息

　　　　　　对表进行分区是对数据进行优化的方式之一。在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。例如，对人口数据进行分区存储，分区列为gender和country，使用下面的目录结构：

　　　　　　

　　　　　　通过传递path/to/table给SQLContext.read.parquet或SQLContext.read.load，Spark SQL将自动解析分区信息。返回的DataFrame的Schema如下：

　　　　　　

　　　　　　需要注意的是，数据的分区列的数据类型是自动解析的。当前，支持数值类型和字符串类型。自动解析分区类型的参数为：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认值为true。如果想关闭该功能，直接将该参数设置为disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不再进行类型解析

　　4.2.3 Schema合并

　　　　　　像ProtocolBuffer、Avro和Thrift那样，Parquet也支持Schema evolution(Schema演变)。用户可以先定义一个简单的Schema，然后逐渐的向Schema中增加列描述。通过这种方式，用户可以获取多个有不同Schema但相互兼容的Parquet文件。现在Parquet数据源能自动检测这种情况，并合并这些文件的schemas

　　　　　　因为Schema合并是一个高消耗的操作，在大多数情况下并不需要，所以Spark SQL从1.5.0开始默认关闭了该功能。可以通过下面两种方式开启该功能：

　　　　　　当数据源为Parquet文件时，将数据源选项mergeSchema设置为true

　　　　　　设置全局SQL选项spark.sql.parquet.mergeSchema为true

　　　　　　示例如下：

// sqlContext from the previous example is used in this example.
// This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.
import spark.implicits._

// Create a simple DataFrame, stored into a partition directory
val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map(i => (i, i * 2)).toDF("single", "double")
df1.write.parquet("hdfs://master01:9000/data/test_table/key=1")

// Create another DataFrame in a new partition directory,
// adding a new column and dropping an existing column
val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map(i => (i, i * 3)).toDF("single", "triple")
df2.write.parquet("hdfs://master01:9000/data/test_table/key=2")

// Read the partitioned table
val df3 = spark.read.option("mergeSchema", "true").parquet("hdfs://master01:9000/data/test_table")
df3.printSchema()

// The final schema consists of all 3 columns in the Parquet files together
// with the partitioning column appeared in the partition directory paths.
// root
// |-- single: int (nullable = true)
// |-- double: int (nullable = true)
// |-- triple: int (nullable = true)
// |-- key : int (nullable = true)

4.3 Hive数据库

　　　　　　Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)以及Hive查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在Spark SQL中包含Hive的库，并不需要事先安装Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果下载的是二进制版本的Spark，它应该已经在编译时添加了Hive支持

　　　　　　若要把Spark SQL连接到一个部署好的Hive上，必须把hive-site.xml复制到Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好Hive，Spark SQL也可以运行。需要注意的是，如果没有部署好Hive，Spark SQL会在当前的工作目录中创建出自己的Hive元数据仓库，叫做metastore_db。此外，如果尝试使用HiveQL中的CREATE TABLE(并非CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在默认的文件系统中的/user/hive/warehouse目录中(如果classpath中配好的hdfs-site.xml，默认的文件系统就是HDFS，否则就是本地文件系统)

import java.io.File

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.SparkSession

case class Record(key: Int, value: String)

// warehouseLocation points to the default location for managed databases and tables
val warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath

val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Spark Hive Example")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

import spark.implicits._
import spark.sql

sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")

// Queries are expressed in HiveQL
sql("SELECT * FROM src").show()
// +---+-------+
// |key|  value|
// +---+-------+
// |238|val_238|
// | 86| val_86|
// |311|val_311|
// ...

// Aggregation queries are also supported.
sql("SELECT COUNT(*) FROM src").show()
// +--------+
// |count(1)|
// +--------+
// |    500 |
// +--------+

// The results of SQL queries are themselves DataFrames and support all normal functions.
val sqlDF = sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")

// The items in DataFrames are of type Row, which allows you to access each column by ordinal.
val stringsDS = sqlDF.map {
  case Row(key: Int, value: String) => s"Key: $key, Value: $value"
}
stringsDS.show()
// +--------------------+
// |               value|
// +--------------------+
// |Key: 0, Value: val_0|
// |Key: 0, Value: val_0|
// |Key: 0, Value: val_0|
// ...

// You can also use DataFrames to create temporary views within a SparkSession.
val recordsDF = spark.createDataFrame((1 to 100).map(i => Record(i, s"val_$i")))
recordsDF.createOrReplaceTempView("records")

// Queries can then join DataFrame data with data stored in Hive.
sql("SELECT * FROM records r JOIN src s ON r.key = s.key").show()
// +---+------+---+------+
// |key| value|key| value|
// +---+------+---+------+
// |  2| val_2|  2| val_2|
// |  4| val_4|  4| val_4|
// |  5| val_5|  5| val_5|
// ...

　　4.3.1 内嵌Hive应用

　　　　　　如果要使用内嵌的Hive，什么都不用做，直接用就可以了。--conf: spark.sql.warehouse.dir=

　　　　　　注意：如果使用的是内部的Hive，在Spark2.0之后，spark.sql.warehouse.dir用于指定数据仓库的地址，如果你需要是用HDFS作为路径，那么需要将core-site.xml和hdfs-site.xml加入到Spark conf目录，否则只会创建master节点上的warehouse目录，查询时会出现文件找不到的问题，这是需要向使用HDFS，则需要将metastore删除，重启集群

　　4.3.2 外部Hive应用

　　　　　　如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤

　　　　　　 1) 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下

　　　　　　 2) 打开spark shell，注意带上访问Hive元数据库的JDBC客户端

  $ bin/spark-shell --master spark://master01:7077 --jars mysql-connector-java- 5.1.27-bin.jar

4.4 JSON数据集

　　　　　　Spark SQL能够自动推测JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]。可以通过SparkSession.read.json()去加载一个Dataset[String]或者一个JSON文件，注意，这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串

{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}

// Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) encoders are
// supported by importing this when creating a Dataset.
import spark.implicits._

// A JSON dataset is pointed to by path.
// The path can be either a single text file or a directory storing text files
val path = "examples/src/main/resources/people.json"
val peopleDF = spark.read.json(path)

// The inferred schema can be visualized using the printSchema() method
peopleDF.printSchema()
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)

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

// SQL statements can be run by using the sql methods provided by spark
val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
teenagerNamesDF.show()
// +------+
// |  name|
// +------+
// |Justin|
// +------+

// Alternatively, a DataFrame can be created for a JSON dataset represented by
// a Dataset[String] storing one JSON object per string
val otherPeopleDataset = spark.createDataset(
"""{"name":"Hui","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil)
val otherPeople = spark.read.json(otherPeopleDataset)
otherPeople.show()
// +---------------+----+
// |        address|name|
// +---------------+----+
// |[Columbus,Ohio]| Hui|
// +---------------+----+

4.5 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

　　　　　　注意，需要将相关的数据库驱动放到spark的类路径下

$ bin/spark-shell --master spark://master01:7077 --jars mysql-connector-java- 5.1.27-bin.jar

// Note: JDBC loading and saving can be achieved via either the load/save or jdbc methods
// Loading data from a JDBC source
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url",
"jdbc:mysql://master01:3306/rdd").option("dbtable", " rddtable").option("user", "root").option("password", "hive").load()

val connectionProperties = new Properties()
connectionProperties.put("user", "root")
connectionProperties.put("password", "hive")
val jdbcDF2 = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://master01:3306/rdd", "rddtable", connectionProperties)

// Saving data to a JDBC source
jdbcDF.write
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://master01:3306/rdd")
.option("dbtable", "rddtable2")
.option("user", "root")
.option("password", "hive")
.save()

jdbcDF2.write.jdbc("jdbc:mysql://master01:3306/mysql", "db", connectionProperties)

// Specifying create table column data types on write
jdbcDF.write
.option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)")
.jdbc("jdbc:mysql://master01:3306/mysql", "db", connectionProperties)