Spark(十一)【SparkSQL的基本使用】[亲测有效]

一. SparkSQL简介

Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。

Dremel ——> Drill(Apache)——>Impala(Cloudrea) Presto(Hotonworks)

Hive ——-> Shark(对Hive的模仿，区别在于使用Spark进行计算)

Shark——->SparkSQL(希望拜托对Hive的依赖，兼容Hive)

SparkSQL： 如果使用SparkSQL执行Hive语句！ 这种行为称为 Spark on Hive

? 如果使用Hive，执行Hive语句，但是在配置Hive时，修改了Hive的执行引擎，将执行引擎修改为了Spark! 这种行为称为Hive on Spark!

特点

• 易整合。 在程序中既可以使用SQL，还可以使用API！
• 统一的数据访问。 不同数据源中的数据，都可以使用SQL或DataFrameAPI进行操作，还可以进行不同数据源的Join！
• 对Hive的无缝支持
• 支持标准的JDBC和ODBC

二. 数据模型

DataFrame：DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。

DataSet：是DataFrame的一个扩展，类似于数据库中的表。

区别

DataSet是强类型。DataSet=DataSet[Person].

DataFrame是弱类型。DataFrame=DataSet[Row],是DataSet的一个特例。

三. SparkSQL核心编程

Spark Core：要执行应用程序，要首先构建上下文环境对象SparkContext.

SparkSQL

老的版本中，提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。

最新的版本SparkSQL的查询入口是SparkSession。是SQLContext和HiveContext的组合，SparkSession内部封装了SparkContext

1. IDEA开发SparkSQL

pom依赖

    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>

2. SparkSession

创建和关闭

 import org.apache.spark.SparkConf
 import org.apache.spark.sql.SparkSession
  /**
   * 创建SparkSession
   */
  @Before
  def innit: Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyApp")
    val session: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
  }

  /**
   * 关闭SparkSession
   */
  @After
  def stop: Unit = {
    session.stop()
  }

获取SparkContext

   session.sparkContext  //获取SparkSession中的SparkContext

3. DataFrame

3.1 入门案例

  /**
   * DataFrame入门案例
   */
  @Test
  def createDF: Unit = {
    //数据格式：{"username":"zhangsan","age":20}
    //读取json格式文件创建DataFrame
    val df: DataFrame = session.read.json("input/1.txt")
    //创建临时视图：person
    df.createOrReplaceTempView("person")
    //查看person表
    df.show()
    //通过sql查询
    session.sql(
      """
        |select
        |*
        |from
        |person
        |""".stripMargin).show()
  }

3.2 显示数据

df.show()

3.3 创建DF

①读取数据源创建

session.read
csv   format   jdbc   json   load   option   options   orc   parquet   schema   table text   textFile

②通过RDD创建DataFrame

样例类??

实际开发中，一般通过样例类将RDD转换为DataFrame

先导入隐式转换包，通过rdd.toDF()方法转换

 /**
  * Person样例类
  */
 case class Person(name: String, age: Int)
  
  /**
   * 通过RDD创建DataFrame
   */
  @Test
  def creatDFByRDD {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyApp")
    val session: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    //根据样例类创建RDD
    val rdd: RDD[(String, Int)] = session.sparkContext.makeRDD(List(("zhangsan", 12), ("lisi", 45), ("wangwu", 23)))
    val person_RDD: RDD[Person] = rdd.map {
      case (name, age) => Person(name, age)
    }
    //导入隐式包，session是上文创建的SparkSession对象
    import session.implicits._
    val df: DataFrame = person_RDD.toDF()
    //查看DF
    df.show()
    session.stop()
  }

③从hive表查询**

3.4 SQL查询语法

首先由DataFrame创建一个视图，然后用Sql语法操作

/*****************创建视图************************/
//临时视图
createOrReplaceTempView("视图名")  //不会报错
createTempView("视图名") //视图名已存在，会报错
//永久视图
df.createGlobalTempView("person")

/******************Sql查询*************************/
//临时视图：person
//查询全局视图需要添加：global_temp.person
    session.sql(
      """
        |select
        |*
        |from
        |person
        |""".stripMargin).show()

注意：普通临时表是Session范围内的，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表。使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people

4. DataSet

DataSet是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。

4.1 创建DS

样例类RDD创建

 /**
  * Person样例类
  */
 case class Person(name: String, age: Int)
 
 
  /**
   * 通过RDD创建DataFrame
   */
  @Test
  def creatDFByRDD {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyApp")
    val session: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    //根据样例类创建RDD
    val rdd: RDD[(String, Int)] = session.sparkContext.makeRDD(List(("zhangsan", 12), ("lisi", 45), ("wangwu", 23)))
    val person_RDD: RDD[Person] = rdd.map {
      case (name, age) => Person(name, age)
    }
    //导入隐式包，session是上文创建的SparkSession对象
    import session.implicits._
    val df: Dataset[Person] = person_RDD.toDS()
    //查看DF
    df.show()
    session.stop()
  }

基本类型的序列创建DataSet

val list: Seq[Int] = List(1, 2, 3, 4)
import session.implicits._
val df1 = list.toDS()

注意：在实际使用的时候，很少用到把序列转换成DataSet，更多的是通过RDD来得到DataSet

5. RDD、DataFrame、DataSet

三者的关系

相互转换

总结：在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._（在创建好SparkSession对象后尽量直接导入）

Spark(十一)【SparkSQL的基本使用】

原文地址：https://www.cnblogs.com/wh984763176/p/13455059.html