Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。
SparkSQL 的前身是 Shark，给熟悉 RDBMS 但又不理解 MapReduce 的技术人员提供快速上手的工具。Hive 是早期唯一运行在 Hadoop 上的 SQL-on-Hadoop 工具。但是 MapReduce 计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的 I/O，降低的运行效率，为了提高 SQL-on-Hadoop的效率，大量的 SQL-on-Hadoop 工具开始产生，其中表现较为突出的是： ⚫ Drill ⚫ Impala ⚫ Shark 其中 Shark 是伯克利实验室 Spark 生态环境的组件之一，是基于 Hive 所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在 Spark 引擎上。
Shark 的出现，使得 SQL-on-Hadoop 的性能比 Hive 有了 10-100 倍的提高。但是，随着 Spark 的发展，对于野心勃勃的Spark 团队来说，Shark 对于 Hive 的太多依赖（如采用 Hive 的语法解析器、查询优化器等等），制约了 Spark 的 One Stack Rule Them All的既定方针，制约了 Spark 各个组件的相互集成，所以提出了 SparkSQL 项目。SparkSQL抛弃原有 Shark 的代码，汲取了 Shark 的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在
数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便，真可谓“退一步，海阔天空”。➢ 数据兼容方面 SparkSQL 不但兼容 Hive，还可以从 RDD、parquet 文件、JSON 文件中获取数据，未来版本甚至支持获取 RDBMS 数据以及 cassandra 等 NOSQL 数据； ➢ 性能优化方面 除了采取 In-Memory Columnar Storage、byte-code generation 等优化技术外、将会引进 Cost Model 对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等； ➢ 组件扩展方面 无论是 SQL 的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展。 2014 年 6 月 1 日 Shark 项目和 SparkSQL 项目的主持人 Reynold Xin 宣布：停止对 Shark 的开发，团队将所有资源放 SparkSQL 项目上，至此，Shark 的发展画上了句话，但也因此发展出两个支线：SparkSQL 和 Hive on Spark。其中SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展，而不再受限于 Hive，只是兼容 Hive；而Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划，该计划将 Spark 作为 Hive 的底层引擎之一，也就是说，Hive 将不再受限于一个引擎，可以采用 Map-Reduce、Tez、Spark 等引擎。 对于开发人员来讲，SparkSQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 SparkSQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了 2 个编程抽象，类似 Spark Core 中的 RDD ➢ DataFrame ➢ DataSet
无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程
使用相同的方式连接不同的数据源
在已有的仓库上直接运行 SQL 或者 HiveQL
通过 JDBC 或者 ODBC 来连接
在 Spark 中，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。DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，前者带有
schema 元信息，即 DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观 RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core 只能在 stage 层面进行简单、通用的流水线优化。 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。
 上图直观地体现了 DataFrame 和 RDD 的区别。
左侧的 RDD[Person]虽然以 Person 为类型参数，但 Spark 框架本身不了解 Person 类的内部结构。而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame 是为数据提供了 Schema 的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame 也是懒执行的，但性能上比 RDD 要高
主要原因：优化的执行计划，即查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。比如下面一个例子:
为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们 join 之后又做了一次 filter 操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为 join 是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将 filter 下推到 join 下方，先对 DataFrame 进行过滤，再 join 过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而 Spark SQL 的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
DataSet 是分布式数据集合。DataSet 是 Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是 DataFrame的一个
扩展。它提供了 RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及 Spark SQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作map，flatMap，filter等等）。 ➢ DataSet 是 DataFrame API 的一个扩展，是 SparkSQL 最新的数据抽象 ➢ 用户友好的 API 风格，既具有类型安全检查也具有 DataFrame 的查询优化特性； ➢ 用样例类来对 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet 中的字段名称； ➢ DataSet 是强类型的。比如可以有 DataSet[Car]，DataSet[Person]。➢ DataFrame 是 DataSet 的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过 as 方法将DataFrame 转换为 DataSet。Row 是一个类型，跟 Car、Person 这些的类型一样，所有的表结构信息都用 Row 来表示。获取数据时需要指定顺序
本课件重点学习如何使用 Spark SQL 所提供的 DataFrame 和 DataSet 模型进行编程.，以及了解它们之间的关系和转换，关于具体的 SQL 书写不是我们的重点。
Spark Core 中，如果想要执行应用程序，需要首先构建上下文环境对象 SparkContext，Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装，不仅仅在模型上进行了封装，上下文环境对象也进行了封装。在老的版本中，SparkSQL 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。
SparkSession是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是 SQLContext 和 HiveContext的组合，所以在 SQLContex 和 HiveContext 上可用的 API 在 SparkSession 上同样是可以使用的。SparkSession 内部封装了 SparkContext，所以计算实际上是由 sparkContext 完成的。当我们使用 spark-shell 的时候, spark 框架会自动的创建一个名称叫做 spark 的 SparkSession 对 象, 就像我们以前可以自动获取到一个 sc 来表示 SparkContext 对象一样
Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式。DataFrame API 既有 transformation 操作也有 action 操作。
在 Spark SQL 中 SparkSession 是创建 DataFrame 和执行 SQL 的入口，创建 DataFrame有三种方式：
通过 Spark 的数据源进行创建；
从一个存在的 RDD 进行转换；
还可以从 Hive Table 进行查询返回。
- 从 Spark 数据源进行创建 ➢ 查看 Spark 支持创建文件的数据源格式
scala> spark.read. csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile➢ 在 spark 的 bin/data 目录中创建 user.json 文件
{"username":"zhangsan","age":20}➢ 读取 json 文件创建 DataFrame
scala> val df = spark.read.json("data/user.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， username: string] 注意：如果从内存中获取数据，spark 可以知道数据类型具体是什么。如果是数字，默认作为 Int 处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用 bigint 接收，可以和Long 类型转换，但是和 Int 不能进行转换 ➢ 展示结果
age username 20 zhangsan
从 RDD 进行转换 在后续章节中讨论
从 Hive Table 进行查询返回 在后续章节中讨论
SQL 语法风格是指我们查询数据的时候使用 SQL 语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助
- 读取 JSON 文件创建 DataFrame
scala> val df = spark.read.json("data/user.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， username: string]
- 对 DataFrame 创建一个临时表
scala> df.createOrReplaceTempView("people")
- 通过 SQL 语句实现查询全表
scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]
- 结果展示 scala> sqlDF.show
age username 20 zhangsan 30 lisi 40 wangwu 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
- 对于 DataFrame 创建一个全局表
scala> df.createGlobalTempView("people")
- 通过 SQL 语句实现查询全表
scala> spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()+---+--------+ | age | username | | 20 | zhangsan | | 30 | lisi | | 40 | wangwu | +---+--------+
DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL，使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了
- 创建一个 DataFrame
scala> val df = spark.read.json("data/user.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]
- 查看 DataFrame 的 Schema 信息
scala> df.printSchema root |-- age: Long (nullable = true) |-- username: string (nullable = true)
- 只查看"username"列数据，
scala> df.select("username").show() +--------+ |username| +--------+ |zhangsan| | lisi| | wangwu| +--------+
- 查看"username"列数据以及"age+1"数据 注意:涉及到运算的时候, 每列都必须使用$, 或者采用引号表达式：单引号+字段名
scala> df.select($"username",$"age" + 1).show scala> df.select('username, 'age + 1).show() scala> df.select('username, 'age + 1 as "newage").show() > +--------+---------+ | username | (age + 1) | | zhangsan | 21 | | lisi | 31 | | wangwu | 41 |
- 查看"age"大于"30"的数据
scala> df.filter($"age">30).show +---+---------+ | age | username | | 40 | wangwu | | ---- | ------ |
- 按照"age"分组，查看数据条数
scala> df.groupBy("age").count.show > +---+-----+ | age | count | | 20 | 1 | | 30 | 1 | | 40 | 1 | | ---- | ---- |
在 IDEA 中开发程序时，如果需要 RDD 与 DF 或者 DS 之间互相操作，那么需要引入import spark.implicits._ 这里的 spark 不是 Scala 中的包名，而是创建的 sparkSession 对象的变量名称，所以必须先创建 SparkSession 对象再导入。这里的 spark 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持val 修饰的对象的引入。spark-shell 中无需导入，自动完成此操作。
scala> val idRDD = sc.textFile("data/id.txt") scala> idRDD.toDF("id").show +---+ | id| +---+ | 1| | 2| | 3| | 4| +---+实际开发中，一般通过样例类将 RDD 转换为 DataFrame
> scala> case class User(name:String, age:Int) > defined class User > scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1,t._2)).toDF.show > +--------+---+ > | name|age| > +--------+---+ | zhangsan | 30 | | -------- | ---- | | lisi | 40 | | ---- | ---- | +--------+---+
DataFrame 其实就是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD
scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] scala> val rdd = df.rdd rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[46] at rdd at <console>:25 scala> val array = rdd.collect array: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([zhangsan,30], [lisi,40])注意：此时得到的 RDD 存储类型为 Row
scala> array(0) res28: org.apache.spark.sql.Row = [zhangsan,30] scala> array(0)(0) res29: Any = zhangsan scala> array(0).getAs[String]("name") res30: String = zhangsan
DataSet 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。
1） 使用样例类序列创建 DataSet
scala> case class Person(name: String, age: Long)
defined class Person
scala> val caseClassDS = Seq(Person("zhangsan",2)).toDS()
caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]
scala> caseClassDS.show
+---------+---+
| name|age|
+---------+---+
| zhangsan| 2|
+---------+---+2） 使用基本类型的序列创建 DataSet
scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5).toDS
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Int] = [value: int]
scala> ds.show
+-----+
|value|
+-----+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
| 5|
+-----+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
SparkSQL 能够自动将包含有 case 类的 RDD 转换成 DataSet，case 类定义了 table 的结构，case 类属性通过反射变成了表的列名。Case 类可以包含诸如 Seq 或者 Array 等复杂的结构。
scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1,
t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]DataSet 其实也是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD
scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]
scala> val rdd = res11.rdd
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[User] = MapPartitionsRDD[51] at rdd at
<console>:25
scala> rdd.collect
res12: Array[User] = Array(User(zhangsan,30), User(lisi,49))DataFrame 其实是 DataSet 的特例，所以它们之间是可以互相转换的。 ➢ DataFrame 转换为 DataSet
scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),
("lisi",49))).toDF("name","age")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]
scala> val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]➢ DataSet 转换为 DataFrame
scala> val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]
scala> val df = ds.toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] 在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：
➢ Spark1.0 => RDD ➢ Spark1.3 => DataFrame ➢ Spark1.6 => Dataset 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的 Spark 版本中，DataSet 有可能会逐步取代 RDD和 DataFrame 成为唯一的 API 接口。
➢ RDD、DataFrame、DataSet 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利;
➢ 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到Action 如 foreach 时，三者才会开始遍历运算;
➢ 三者有许多共同的函数，如 filter，排序等;
➢ 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） ➢ 三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出 ➢ 三者都有 partition 的概念 ➢ DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型
- RDD ➢ RDD 一般和 spark mllib 同时使用 ➢ RDD 不支持 sparksql 操作
- DataFrame ➢ 与 RDD 和 Dataset 不同，DataFrame 每一行的类型固定为 Row，每一列的值没法直 接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值 ➢ DataFrame 与 DataSet 一般不与 spark mllib 同时使用
➢ DataFrame 与 DataSet 均支持 SparkSQL 的操作，比如 select，groupby 之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作 ➢ DataFrame 与 DataSet 支持一些特别方便的保存方式，比如保存成 csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然(后面专门讲解) 3) DataSet ➢ Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。DataFrame 其实就是 DataSet 的一个特例 type DataFrame = Dataset[Row] ➢ DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而 Dataset 中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息
实际开发中，都是使用 IDEA 进行开发的。
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>object SparkSQL01_Demo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建上下文环境配置对象
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")
//创建 SparkSession 对象
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
//RDD=>DataFrame=>DataSet 转换需要引入隐式转换规则，否则无法转换
//spark 不是包名，是上下文环境对象名
import spark.implicits._
//读取 json 文件 创建 DataFrame {"username": "lisi","age": 18}
val df: DataFrame = spark.read.json("input/test.json")
//df.show()
//SQL 风格语法
df.createOrReplaceTempView("user")
//spark.sql("select avg(age) from user").show
//DSL 风格语法
//df.select("username","age").show()
//RDD=>DataFrame=>DataSet
//RDD
val rdd1: RDD[(Int, String, Int)] = spark.sparkContext.makeRDD(List((1,"zhangsan",30),(2,"lisi",28),(3,"wangwu",20)))
//DataFrame
val df1: DataFrame = rdd1.toDF("id","name","age")
//df1.show()
//DateSet
val ds1: Dataset[User] = df1.as[User]
//ds1.show()
//DataSet=>DataFrame=>RDD
//DataFrame
val df2: DataFrame = ds1.toDF()
//RDD 返回的 RDD 类型为 Row，里面提供的 getXXX 方法可以获取字段值，类似 jdbc 处理结果集，但是索引从 0 开始
val rdd2: RDD[Row] = df2.rdd
//rdd2.foreach(a=>println(a.getString(1)))
//RDD=>DataSet
rdd1.map{
case (id,name,age)=>User(id,name,age)
}.toDS()
//DataSet=>=>RDD
ds1.rdd
//释放资源
spark.stop()
}
}
case class User(id:Int,name:String,age:Int)用户可以通过 spark.udf 功能添加自定义函数，实现自定义功能。
- 创建 DataFrame
scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， username: string]- 注册 UDF
scala> spark.udf.register("addName",(x:String)=> "Name:"+x)
res9: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction =
UserDefinedFunction(<function1>,StringType,Some(List(StringType)))- 创建临时表
scala> df.createOrReplaceTempView("people")- 应用 UDF
scala> spark.sql("Select addName(name),age from people").show() 强类型的 Dataset 和弱类型的 DataFrame 都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义
聚合函数。通过继承 UserDefinedAggregateFunction 来实现用户自定义弱类型聚合函数。从 Spark3.0 版本后，UserDefinedAggregateFunction 已经不推荐使用了。可以统一采用强类型聚合函数Aggregator
需求：计算平均工资 一个需求可以采用很多种不同的方法实现需求
- 实现方式 - RDD
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("app").setMaster("local[*]")
val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
val res: (Int, Int) = sc.makeRDD(List(("zhangsan", 20), ("lisi", 30), ("wangw", 40))).map {
case (name, age) => {
(age, 1)
}
}.reduce {
(t1, t2) => {
(t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)
}
}
println(res._1/res._2)
// 关闭连接
sc.stop()- 实现方式 - 累加器
class MyAC extends AccumulatorV2[Int,Int]{
var sum:Int = 0
var count:Int = 0
override def isZero: Boolean = {
return sum ==0 && count == 0
}
override def copy(): AccumulatorV2[Int, Int] = {
val newMyAc = new MyAC
newMyAc.sum = this.sum
newMyAc.count = this.count
newMyAc
}
override def reset(): Unit = {
sum =0
count = 0
}
override def add(v: Int): Unit = {
sum += v
count += 1
}
override def merge(other: AccumulatorV2[Int, Int]): Unit = {
other match {
case o:MyAC=>{
sum += o.sum
count += o.count
}
case _=>
}
}
override def value: Int = sum/count
}- 实现方式 - UDAF - 弱类型
/*
定义类继承 UserDefinedAggregateFunction，并重写其中方法
*/
class MyAveragUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
// 聚合函数输入参数的数据类型
def inputSchema: StructType = StructType(Array(StructField("age",IntegerType)))
// 聚合函数缓冲区中值的数据类型(age,count)
def bufferSchema: StructType = {
StructType(Array(StructField("sum",LongType),StructField("count",LongType)))
}
// 函数返回值的数据类型
def dataType: DataType = DoubleType
// 稳定性：对于相同的输入是否一直返回相同的输出。
def deterministic: Boolean = true
// 函数缓冲区初始化
def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
// 存年龄的总和
buffer(0) = 0L
// 存年龄的个数
buffer(1) = 0L
}
// 更新缓冲区中的数据
def update(buffer: MutableAggregationBuffer,input: Row): Unit = {
if (!input.isNullAt(0)) {
buffer(0) = buffer.getLong(0) + input.getInt(0)
buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1
}
}
// 合并缓冲区
def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer,buffer2: Row): Unit = {
buffer1(0) = buffer1.getLong(0) + buffer2.getLong(0)
buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)
}
// 计算最终结果
def evaluate(buffer: Row): Double = buffer.getLong(0).toDouble / buffer.getLong(1)
}
。。。
//创建聚合函数
var myAverage = new MyAveragUDAF
//在 spark 中注册聚合函数
spark.udf.register("avgAge",myAverage)
spark.sql("select avgAge(age) from user").show()- 实现方式 - UDAF - 强类型
//输入数据类型
case class User01(username:String,age:Long)
//缓存类型
case class AgeBuffer(var sum:Long,var count:Long)
/**
* 定义类继承 org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
* 重写类中的方法
*/
class MyAveragUDAF1 extends Aggregator[User01,AgeBuffer,Double]{
override def zero: AgeBuffer = {
AgeBuffer(0L,0L)
}
override def reduce(b: AgeBuffer, a: User01): AgeBuffer = {
b.sum = b.sum + a.age
b.count = b.count + 1
b
}
override def merge(b1: AgeBuffer, b2: AgeBuffer): AgeBuffer = {
b1.sum = b1.sum + b2.sum
b1.count = b1.count + b2.count
b1
}
override def finish(buff: AgeBuffer): Double = {
buff.sum.toDouble/buff.count
}
//DataSet 默认额编解码器，用于序列化，固定写法
//自定义类型就是 product 自带类型根据类型选择
override def bufferEncoder: Encoder[AgeBuffer] = {
Encoders.product
}
override def outputEncoder: Encoder[Double] = {
Encoders.scalaDouble
}
}
。。。
//封装为 DataSet
val ds: Dataset[User01] = df.as[User01]
//创建聚合函数
var myAgeUdaf1 = new MyAveragUDAF1
//将聚合函数转换为查询的列
val col: TypedColumn[User01, Double] = myAgeUdaf1.toColumn
//查询
ds.select(col).show()
//Spark3.0 版本可以采用强类型的 Aggregator 方式代替 UserDefinedAggregateFunction
// TODO 创建 UDAF 函数
val udaf = new MyAvgAgeUDAF
// TODO 注册到 SparkSQL 中
spark.udf.register("avgAge", functions.udaf(udaf))
// TODO 在 SQL 中使用聚合函数
// 定义用户的自定义聚合函数
spark.sql("select avgAge(age) from user").show
// **************************************************
case class Buff( var sum:Long, var cnt:Long )
// totalage, count
class MyAvgAgeUDAF extends Aggregator[Long, Buff, Double]{
override def zero: Buff = Buff(0,0)
override def reduce(b: Buff, a: Long): Buff = {
b.sum += a
b.cnt += 1
b
}
override def merge(b1: Buff, b2: Buff): Buff = {
b1.sum += b2.sum
b1.cnt += b2.cnt
b1
}
override def finish(reduction: Buff): Double = {
reduction.sum.toDouble/reduction.cnt
}
override def bufferEncoder: Encoder[Buff] = Encoders.product
override def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble
} SparkSQL 提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL 默认读取和保存的文件格式为 parquet
- 加载数据 spark.read.load 是加载数据的通用方法 scala> spark.read. csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile 如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定 scala> spark.read.format("…")[.option("…")].load("…") ➢ format("…")：指定加载的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。
➢ load("…")：在"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入加载数据的
路径。➢ option("…")：在"jdbc"格式下需要传入 JDBC 相应参数，url、user、password 和 dbtable我们前面都是使用 read API 先把文件加载到 DataFrame 然后再查询，其实，我们也可以直接在文件上进行查询: 文件格式.
文件路径scala>spark.sql("select * from json./opt/module/data/user.json").show
- 保存数据 df.write.save 是保存数据的通用方法 scala>df.write. csv jdbc json orc parquet textFile… … 如果保存不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定 scala>df.write.format("…")[.option("…")].save("…") ➢ format("…")：指定保存的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。
➢ save ("…")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。
➢ option("…")：在"jdbc"格式下需要传入 JDBC 相应参数，url、user、password 和 dbtable保存操作可以使用 SaveMode, 用来指明如何处理数据，使用 mode()方法来设置。有一点很重要: 这些 SaveMode 都是没有加锁的, 也不是原子操作。 SaveMode 是一个枚举类，其中的常量包括： Scala/Java Any Language Meaning SaveMode.ErrorIfExists(default) "error"(default) 如果文件已经存在则抛出异常 SaveMode.Append "append" 如果文件已经存在则追加 SaveMode.Overwrite "overwrite" 如果文件已经存在则覆盖 SaveMode.Ignore "ignore" 如果文件已经存在则忽略 df.write.mode("append").json("/opt/module/data/output")
Spark SQL 的默认数据源为 Parquet 格式。Parquet 是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。数据源为 Parquet 文件时，Spark SQL 可以方便的执行所有的操作，不需要使用 format。修改配置项 spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。
加载数据 scala> val df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet") scala> df.show
保存数据 scala> var df = spark.read.json("/opt/module/data/input/people.json") //保存为 parquet 格式 scala> df.write.mode("append").save("/opt/module/data/output")
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 JSON 文件。 注意：Spark 读取的 JSON 文件不是传统的 JSON 文件，每一行都应该是一个 JSON 串。格式如下： {"name":"Michael"} {"name":"Andy"， "age":30} [{"name":"Justin"， "age":19},{"name":"Justin"， "age":19}] 1）导入隐式转换 import spark.implicits._ 2）加载 JSON 文件 val path = "/opt/module/spark-local/people.json" val peopleDF = spark.read.json(path) 3）创建临时表 peopleDF.createOrReplaceTempView("people") 4）数据查询 val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19") teenagerNamesDF.show() +------+ | name| +------+ |Justin| +------+
Spark SQL 可以配置 CSV 文件的列表信息，读取 CSV 文件,CSV 文件的第一行设置为数据列
spark.read.format("csv").option("sep", ";").option("inferSchema", "true").option("header", "true").load("data/user.csv")
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。如果使用 spark-shell 操作，可在启动 shell 时指定相关的数据库驱动路径或者将相关的数据库驱动放到 spark 的类路径下。 bin/spark-shell --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 我们这里只演示在 Idea 中通过 JDBC 对 Mysql 进行操作 1）导入依赖
<dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.27</version> </dependency>2）读取数据
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL") //创建 SparkSession 对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() import spark.implicits._ //方式 1：通用的 load 方法读取 spark.read.format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("user", "root") .option("password", "123123") .option("dbtable", "user") .load().show //方式 2:通用的 load 方法读取 参数另一种形式 spark.read.format("jdbc").options(Map("url"->"jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql?user=root&password=123123", "dbtable"->"user","driver"->"com.mysql.jdbc.Driver")).load().show //方式 3:使用 jdbc 方法读取 val props: Properties = new Properties() props.setProperty("user", "root") props.setProperty("password", "123123") val df: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql", "user", props) df.show //释放资源 spark.stop()3）写入数据
case class User2(name: String, age: Long) 。。。 val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL") //创建 SparkSession 对象 val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate() import spark.implicits._ val rdd: RDD[User2] = spark.sparkContext.makeRDD(List(User2("lisi", 20), User2("zs", 30))) val ds: Dataset[User2] = rdd.toDS //方式 1：通用的方式 format 指定写出类型 ds.write .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql") .option("user", "root") .option("password", "123123") .option("dbtable", "user") .mode(SaveMode.Append) .save() //方式 2：通过 jdbc 方法 val props: Properties = new Properties() props.setProperty("user", "root") props.setProperty("password", "123123") ds.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql", "user", props) //释放资源 spark.stop()
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。如果你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，你必须把
hive-site.xml复制到Spark 的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好 Hive，Spark SQL 也可以运行。 需要注意的是，如果你没有部署好 Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(如果你的 classpath 中有配好的hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本地文件系统)。spark-shell 默认是 Hive 支持的；代码中是默认不支持的，需要手动指定（加一个参数即可）。1）内嵌的 HIVE 如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可.Hive 的元数据存储在 derby 中, 默认仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse
scala> spark.sql("show tables").show +--------+---------+-----------+ |database|tableName|isTemporary| +--------+---------+-----------+ +--------+---------+-----------+ scala> spark.sql("create table aa(id int)") scala> spark.sql("show tables").show +--------+---------+-----------+ |database|tableName|isTemporary| +--------+---------+-----------+ | default| aa| false| +--------+---------+-----------+ # 向表加载本地数据 scala> spark.sql("load data local inpath 'input/ids.txt' into table aa") scala> spark.sql("select * from aa").show +---+ | id| +---+ | 1| | 2| | 3| | 4| +---+在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive 2）外部的 HIVE 如果想连接外部已经部署好的 Hive，需要通过以下几个步骤：
➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下 ➢ 把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下 ➢ 如果访问不到 hdfs，则需要把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下 ➢ 重启 spark-shell
scala> spark.sql("show tables").show 20/04/25 22:05:14 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException +--------+--------------------+-----------+ |database| tableName|isTemporary| +--------+--------------------+-----------+ | default| emp| false| | default|hive_hbase_emp_table| false| | default| relevance_hbase_emp| false| | default| staff_hive| false| | default| ttt| false| | default| user_visit_action| false| +--------+--------------------+-----------+3）运行 Spark SQL CLI Spark SQL CLI 可以很方便的在本地运行 Hive 元数据服务以及从命令行执行查询任务。在Spark 目录下执行如下命令启动 Spark SQL CLI，直接执行 SQL 语句，类似一 Hive 窗口bin/spark-sql
4）运行 Spark beeline Spark Thrift Server 是 Spark 社区基于 HiveServer2 实现的一个 Thrift 服务。旨在无缝兼容HiveServer2。因为 Spark Thrift Server 的接口和协议都和 HiveServer2 完全一致，因此我们部署好 Spark Thrift Server 后，可以直接使用 hive 的 beeline 访问 Spark Thrift Server 执行相关语句。Spark Thrift Server 的目的也只是取代 HiveServer2，因此它依旧可以和 Hive Metastore进行交互，获取到 hive 的元数据。如果想连接 Thrift Server，需要通过以下几个步骤：
➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下 ➢ 把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下 ➢ 如果访问不到 hdfs，则需要把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下 ➢ 启动 Thrift Serversbin/start-thriftserver.sh ➢ 使用 beeline 连接 Thrift Server bin/beeline -u jdbc:hive2://linux1:10000 -n root
5）代码操作 Hive 1）导入依赖
<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId> <version>3.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.hive</groupId> <artifactId>hive-exec</artifactId> <version>1.2.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.27</version> </dependency>2）将 hive-site.xml 文件拷贝到项目的 resources 目录中，代码实现
//创建 SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .enableHiveSupport() .master("local[*]") .appName("sql") .getOrCreate()注意：在开发工具中创建数据库默认是在本地仓库，通过参数修改数据库仓库的地址: config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://linux1:8020/user/hive/warehouse") 如果在执行操作时，出现如下错误：可以代码最前面增加如下代码解决： System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")此处的 root 改为你们自己的 hadoop 用户名称
我们这次 Spark-sql 操作中所有的数据均来自 Hive，首先在 Hive 中创建表,，并导入数据。 一共有 3 张表： 1 张用户行为表，1 张城市表，1 张产品表
CREATE TABLE `user_visit_action`(
`date` string,
`user_id` bigint,
`session_id` string,
`page_id` bigint,
`action_time` string,
`search_keyword` string,
`click_category_id` bigint,
`click_product_id` bigint,
`order_category_ids` string,
`order_product_ids` string,
`pay_category_ids` string,
`pay_product_ids` string,
`city_id` bigint)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath 'input/user_visit_action.txt' into table
user_visit_action;
CREATE TABLE `product_info`(
`product_id` bigint,
`product_name` string,
`extend_info` string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath 'input/product_info.txt' into table product_info;
CREATE TABLE `city_info`(
`city_id` bigint,
`city_name` string,
`area` string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath 'input/city_info.txt' into table city_info;这里的热门商品是从点击量的维度来看的，计算各个区域前三大热门商品，并备注上每个商品在主要城市中的分布比例，超过两个城市用其他显示。 例如：地区 商品名称 点击次数 城市备注 华北 商品 A 100000 北京 21.2%，天津 13.2%，其他 65.6% 华北 商品 P 80200 北京 63.0%，太原 10%，其他 27.0% 华北 商品 M 40000 北京 63.0%，太原 10%，其他 27.0% 东北 商品 J 92000 大连 28%，辽宁 17.0%，其他 55.0%
➢ 查询出来所有的点击记录，并与 city_info 表连接，得到每个城市所在的地区，与Product_info 表连接得到产品名称 ➢ 按照地区和商品 id 分组，统计出每个商品在每个地区的总点击次数 ➢ 每个地区内按照点击次数降序排列 ➢ 只取前三名 ➢ 城市备注需要自定义 UDAF 函数
➢ 连接三张表的数据，获取完整的数据（只有点击） ➢ 将数据根据地区，商品名称分组 ➢ 统计商品点击次数总和,取 Top3 ➢ 实现自定义聚合函数显示备注