spark从入门到放弃二十八:Spark Sql (1)Data Set

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项目源码：https://github.com/haha174/spark.git

1.简介

Spark Sql 是Spark 中的一个模块，主要是用于进行结构化数据处理。它提供的最核心的编程抽象，就是DataFrame。同时Spark Sql 还可以作为分布式sql 查询引擎。Saprk Sql 最重要的功能之一，就是从hive 中查询数据。

Data Frame 可以理解为 以列的形式组织的，分布式的数据集合。它其实和关系型数据库中的表非常类似，但是底层做了许多的优化。DataFrame可以通过很对源进行构建，包括结构化数据文件，hive中的表，外部的关系型数据库以及RDD.

Dataset是从Spark 1.6开始引入的一个新的抽象，当时还是处于alpha版本；然而在Spark 2.0，它已经变成了稳定版了.DataFrame是特殊的Dataset，它在编译时不会对模式进行检测

2.SQLContext

首先要使用spark sql 首先就得创建一个SQLContext 对象，或者是他的子类对象或者是HiveContext 的对象。
2.1 创建DataSet(这里没有使用SparkSession 的方式)
使用SQLContext,可以从RDD,hive 表或者其他的数据源，来创建一个DataSet，以下是JSON文件创建DataSet的例子：
SQLContext sqlContext=new SQLContext(sc);
DataSet df=sqlContext.read().json(“hdfs://spark1:9000/students.json”);
df.show()
下面给出一个java 示例：

public class DataFrameStudy {

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf=new SparkConf().setAppName("DataFrameStudy");
        JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext=new SQLContext(sc);
        DataFrameReader reader=sqlContext.read();
        Dataset ds= reader.json("hdfs://hadoop:8020/data/students.json");
        ds.show();
    }

}

students.json 长这个样子

{"id":1,"name":"java","age":18}
{"id":2,"name":"spark","age":19}
{"id":3,"name":"scala","age":20}

将打成的jar提交到spark 集群上面去运行下面给出submit 脚本

/apps/soft/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
 --class com.wen.saprk.sql.core.DataFrameStudy  \
--num-executors 3  \
--driver-memory 1g   \
 --executor-memory 1g  \  
--executor-cores 1  \
 --master spark://192.168.1.22:7077 /data/spark-submit/spl/dataframe/spark-study-sql-java-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

赋予执行权限

chmod  777 submit-sql.sh

执行即可看到

下面给出scala 示例

object DataFrameStudy {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
      val conf=new SparkConf().setAppName("DataFrameStudy")
      val  sc = new SparkContext(conf)
      val sqlContext = new SQLContext(sc)
     val reader = sqlContext.read
      val ds = reader.json("hdfs://hadoop:8020/data/students.json")
      ds.show()
  }
}

结果和脚本和上面一样就不再演示了

3.HiveContext

除了基本的SQLContext 以外，还可以使用它的子类–HiveContext.HiveContext的功能除了包含SqlContext 提供的所有功能之外，还包含了额外的专门针对于Hive的一些功能。这些额外的功能包括：使用HiveQL 语法来编写和执行SQL，使用Hive中的UDF函数，从Hive表中读取数据。
要使用HiveContext,就必须预先安装好Hive,SQLContext支持的数据源，HiveContext也同样支持。对于Spark 1.3.x 以上的版本都推荐使用HiveContext,因为他的功能更加的丰富和完善。
Spark Sql 还支持用spark.sql.dialect 参数设置Sql的方言，使用SqlContext的setConf()既可以进行设置。对于SqlContext ,它支持sql 一种方言。对于HiveContext 默认的方言是hiveql.

4.Data Set 常用操作

下面给出java 示例：

public class DataFrameOperation {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf=new SparkConf().setAppName("DataFrameOperation");
        JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext=new SQLContext(sc);
        DataFrameReader reader=sqlContext.read();
        //创建出dataset  可以理解为一张表
        Dataset ds= reader.json("hdfs://hadoop:8020/data/students.json");
        //打印dataFrame中的所有数据
        ds.show();
        ////打印dataFrame的元数据
        ds.printSchema();
        //查询某列所有的数据
        ds.select("name").show();
        //查询某几列所有的数据并对列进行计算
        ds.select(ds.col("name"),ds.col("age").plus(1)).show();
        //根据某一列的值进行过滤
        ds.filter(ds.col("age").gt("18")).show();
        //根据某一列进行分组聚合
        ds.groupBy(ds.col("age")).count().show();
        sc.close();
    }
}

提交脚本运行即可

/apps/soft/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit  --class com.wen.spark.sql.core.DataFrameOperation  --num-executors 1  --driver-memory 1g   --executor-memory 1g  --executor-cores 1   --master spark://192.168.1.22:7077 /data/spark-submit/spl/dataframe/java/spark-study-sql-java-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

下面给出scala 示例

  object DataFrameOperation {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      val conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameOperation")
      val sc = new JavaSparkContext(conf)
      val sqlContext = new SQLContext(sc)
      val reader = sqlContext.read
      //创建出dataset  可以理解为一张表
      val ds = reader.json("hdfs://hadoop:8020/data/students.json")
      //打印dataFrame中的所有数据
      ds.show()
      ////打印dataFrame的元数据
      ds.printSchema()
      //查询某列所有的数据
      ds.select("name").show()
      //查询某几列所有的数据并对列进行计算
      ds.select(ds.col("name"), ds.col("age").plus(1)).show()
      //根据某一列的值进行过滤
      ds.filter(ds.col("age").gt("18")).show()
      //根据某一列进行分组聚合
      ds.groupBy(ds.col("age")).count.show()
      sc.close()
    }
}

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