关注公众号：
大数据技术派，回复“资料”，领取1000G资料。
本文发于我的个人博客：Spark SQL知识点大全与实战
我正在「大数据技术派」和朋友们讨论有趣的话题，你也来加入吧
Spark SQL概述
1、什么是Spark SQL
Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。
与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。
在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。
当计算结果的时候，使用的是相同的执行引擎，不依赖你正在使用哪种API或者语言。这种统一也就意味着开发者可以很容易在不同的API之间进行切换，这些API提供了最自然的方式来表达给定的转换。
Hive是将Hive SQL转换成 MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！
Spark SQL它提供了2个编程抽象，类似Spark Core中的RDD
（1）DataFrame
（2）Dataset
2、Spark SQL的特点
1）易整合
无缝的整合了SQL查询和Spark编程
2）统一的数据访问方式
使用相同的方式连接不同的数据源
3）兼容Hive
在已有的仓库上直接运行SQL或者HiveQL
4）标准的数据连接
通过JDBC或者ODBC来连接
3、什么的DataFrame
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。
4、什么是DataSet
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）。
1）是DataFrame API的一个扩展，是SparkSQL最新的数据抽象；
2）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；
3）用样例类来定义DataSet中数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称；
4）DataSet是强类型的。比如可以有DataSet[Car]，DataSet[Person]。
5）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。
Spark SQL编程
1、Spark Session新的起始点
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 会自动的创建一个叫做spark的SparkSession, 就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext
2、DataFrame
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，DataFrame的转换从本质上来说更具有关系， 而 DataSet API 提供了更加函数式的 API。
2.1 创建DataFrame
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。
2.2 SQL风格语法
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
1）创建一个DataFrame
scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]2）对DataFrame创建一个临时表
scala> df.createOrReplaceTempView("people")3）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]4）结果展示
scala> sqlDF.show+---+--------+|age| name|+---+--------+| 18|qiaofeng|| 19| duanyu|| 20| xuzhu|+---+--------+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
5）对于DataFrame创建一个全局表
scala> df.createGlobalTempView("people")6）通过SQL语句实现查询全表
scala> spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()+---+--------+|age| name|+---+--------+| 18|qiaofeng|| 19| duanyu|| 20| xuzhu|+---+--------+scala> spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()+---+--------+|age| name|+---+--------+| 18|qiaofeng|| 19| duanyu|| 20| xuzhu|+---+--------+2.3 DSL风格语法
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。
1）创建一个DataFrame
scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local /people.json")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]2）查看DataFrame的Schema信息
scala> df.printSchemaroot |-- age: Long (nullable = true) |-- name: string (nullable = true)3）只查看”name”列数据
scala> df.select("name").show()+--------+| name|+--------+|qiaofeng|| duanyu|| xuzhu|+--------+4）查看所有列
scala> df.select("*").show+--------+---------+| name |age|+--------+---------+|qiaofeng| 18|| duanyu| 19|| xuzhu| 20|+--------+---------+5）查看”name”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$
scala> df.select($"name",$"age" + 1).show+--------+---------+| name|(age + 1)|+--------+---------+|qiaofeng| 19|| duanyu| 20|| xuzhu| 21|+--------+---------+6）查看”age”大于”19”的数据
scala> df.filter($"age">19).show+---+-----+|age| name|+---+-----+| 20|xuzhu|+---+-----+7）按照”age”分组，查看数据条数
scala> df.groupBy("age").count.show+---+-----+|age|count|+---+-----+| 19| 1|| 18| 1|| 20| 1|+---+-----+2.4 RDD转换为DataFrame
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 Userscala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF.show+--------+---+| name|age|+--------+---+2.5 DataFrame转换为RDD
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)).toDFdf: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]scala> val rdd = df.rddrdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[46] at rdd at :25scala> val array = rdd.collectarray: 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 = zhangsanscala> array(0).getAs[String]("name") res30: String = zhangsan3、DataSet
DataSet是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。
3.1 创建DataSet
1）使用样例类序列创建DataSet
scala> case class Person(name: String, age: Long)defined class Personscala> val caseClassDS = Seq(Person("wangyuyan",2)).toDS()caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]scala> caseClassDS.show+---------+---+| name|age|+---------+---+|wangyuyan| 2|+---------+---+2）使用基本类型的序列创建DataSet
scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5,6).toDSds: org.apache.spark.sql.Dataset[Int] = [value: int]scala> ds.show+-----+|value|+-----+| 1|| 2|| 3|| 4|| 5|| 6|+-----+注意:在实际使用的时候，很少用到把序列转换成DataSet，更多是通过RDD来得到DataSet。
3.2 RDD转换为DataSet
SparkSQL能够自动将包含有样例类的RDD转换成DataSet，样例类定义了table的结构，样例类属性通过反射变成了表的列名。样例类可以包含诸如Seq或者Array等复杂的结构。
1)创建一个RDD
scala> val peopleRDD = sc.textFile("/opt/module/spark-local/people.txt")peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /opt/module/spark-local/people.txt MapPartitionsRDD[19] at textFile at :24 2)创建一个样例类
scala> case class Person(name:String,age:Int)defined class Person3)将RDD转化为DataSet scala> peopleRDD.map(line => {val fields = line.split(",");Person(fields(0),fields(1). toInt)}).toDSres0: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]3.3DataSet转换为RDD
调用rdd方法即可。
1)创建一个DataSet
scala> val DS = Seq(Person("zhangcuishan", 32)).toDS()DS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]2)将DataSet转换为RDD
scala> DS.rddres1: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] = MapPartitionsRDD[6] at rdd at :28 4、DataFrame与DataSet的互操作
4.1 DataFrame转为DataSet
1）创建一个DateFrame
scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]2)创建一个样例类
scala> case class Person(name: String,age: Long)defined class Person3)将DataFrame转化为DataSet
scala> df.as[Person]res5: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [age: bigint, name: string]这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便。在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用。
4.2Dataset转为DataFrame
1)创建一个样例类
scala> case class Person(name: String,age: Long)defined class Person2)创建DataSet
scala> val ds = Seq(Person("zhangwuji",32)).toDS()ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: bigint]3)将DataSet转化为DataFrame
scala> var df = ds.toDFdf: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint]4)展示
scala> df.show+---------+---+| name|age|+---------+---+|zhangwuji| 32|+---------+---+5、IDEA实践
1）Maven工程添加依赖
org.apache.spark spark-sql_2.11 2.1.1 2）代码实现
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("D://dev//workspace//spark-bak//spark-bak-00//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,"qiaofeng",30),(2,"xuzhu",28),(3,"duanyu",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=>DataSe***** 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)Spark SQL数据的加载与保存
1、通用的加载与保存方式
1）spark.read.load是加载数据的通用方法
2）df.write.save 是保存数据的通用方法
1.1 数据加载
1)read直接加载数据
scala> spark.read.csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile注意：加载数据的相关参数需写到上述方法中，如：textFile需传入加载数据的路径，jdbc需传入JDBC相关参数。
例如：直接加载Json数据
scala> spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json").show+---+--------+|age| name|+---+--------+| 18|qiaofeng|| 19| duanyu|| 20| xuzhu|2)format指定加载数据类型
scala> spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")用法详解：
（1）format("…")：指定加载的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"
（2）load("…")：在"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入加载数据的路径
（3）option("…")：在"jdbc"格式下需要传入JDBC相应参数，url、user、password和dbtable
例如：使用format指定加载Json类型数据
scala> spark.read.format("json").load ("/opt/module/spark-local/people.json").show+---+--------+|age| name|+---+--------+| 18|qiaofeng|| 19| duanyu|| 20| xuzhu|3)在文件上直接运行SQL
前面的是使用read API先把文件加载到DataFrame然后再查询，也可以直接在文件上进行查询。
scala> spark.sql("select * from json.`/opt/module/spark-local/people.json`").show+---+--------+|age| name|+---+--------+| 18|qiaofeng|| 19| duanyu|| 20| xuzhu|+---+--------+|说明:json表示文件的格式. 后面的文件具体路径需要用反引号括起来。
1.2 保存数据
1)write直接保存数据
scala> df.write.csv jdbc json orc parquet textFile… …注意：保存数据的相关参数需写到上述方法中。如：textFile需传入加载数据的路径，jdbc需传入JDBC相关参数。
例如：直接将df中数据保存到指定目录
//默认保存格式为parquetscala> df.write.save("/opt/module/spark-local/output")//可以指定为保存格式，直接保存，不需要再调用save了scala> df.write.json("/opt/module/spark-local/output")2)format指定保存数据类型
scala> df.write.format("…")[.option("…")].save("…")用法详解：
（1）format("…")：指定保存的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。
（2）save ("…")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。
（3）option("…")：在"jdbc"格式下需要传入JDBC相应参数，url、user、password和dbtable
3)文件保存选项
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：
例如：使用指定format指定保存类型进行保存
df.write.mode("append").json("/opt/module/spark-local/output") 1.3 默认数据源
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，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。
1)加载数据
val df = spark.read.load("/opt/module/spark-local/examples/src/main/resources/users.parquet").show+------+--------------+----------------+| name|favorite_color|favorite_numbers|+------+--------------+----------------+|Alyssa| null| [3, 9, 15, 20]|| Ben| red| []|+------+--------------+----------------+df: Unit = ()2)保存数据
scala> var df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")//保存为parquet格式scala> df.write.mode("append").save("/opt/module/spark-local/output")2、JSON文件
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。格式如下：
{"name":"Michael"}{"name":"Andy","age":30}{"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|+------+3、MySQL
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这里演示在Idea中通过JDBC对Mysql进行操作
3.1 导入依赖
mysql mysql-connector-java 5.1.27 3.2 从JDBC读数据
object SparkSQL02_Datasource { 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() import spark.implicits._ //方式1：通用的load方法读取 spark.read.format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://hadoop202:3306/test") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("user", "root") .option("password", "123456") .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://hadoop202:3306/test?user=root&password=123456", "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", "123456") val df: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://hadoop202:3306/test", "user", props) df.show //释放资源 spark.stop() }}3.3 向JDBC写数据
object SparkSQL03_Datasource { 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() 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://hadoop202:3306/test") .option("user", "root") .option("password", "123456") .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", "123456") ds.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://hadoop202:3306/test", "user", props) //释放资源 spark.stop() }}case class User2(name: String, age: Long)4、Hive
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，对于使用部署好的Hive，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）。
4.1 使用内嵌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, 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)")19/02/09 18:36:10 WARN HiveMetaStore: Location: file:/opt/module/spark-local/spark-warehouse/aa specified for non-external table:aares2: org.apache.spark.sql.DataFrame = []scala> spark.sql("show tables").show+--------+---------+-----------+|database|tableName|isTemporary|+--------+---------+-----------+| default| aa| false|+--------+---------+-----------+向表中加载本地数据数据
scala> spark.sql("load data local inpath ./ids.txt into table aa")res8: org.apache.spark.sql.DataFrame = []scala> spark.sql("select * from aa").show+---+| id|+---+|100||101||102||103||104||105||106|+---+在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive。
4.2 外部Hive应用
如果Spark要接管Hive外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。
(1)确定原有Hive是正常工作的
(2)需要把hive-site.xml拷贝到spark的conf/目录下
(3)如果以前hive-site.xml文件中，配置过Tez相关信息，注释掉
(4)把Mysql的驱动copy到Spark的jars/目录下
(5)需要提前启动hive服务，hive/bin/hiveservices.sh start
(6)如果访问不到hdfs，则需把core-site.xml和hdfs-site.xml拷贝到conf/目录
启动 spark-shell
scala> spark.sql("show tables").show+--------+---------+-----------+|database|tableName|isTemporary|+--------+---------+-----------+| default| emp| false|+--------+---------+-----------+scala> spark.sql("select * from emp").show19/02/09 19:40:28 WARN LazyStruct: Extra bytes detected at the end of the row! Ignoring similar problems.+-----+-------+---------+----+----------+------+------+------+|empno| ename| job| mgr| hiredate| sal| comm|deptno|+-----+-------+---------+----+----------+------+------+------+| 7369| SMITH| CLERK|7902|1980-12-17| 800.0| null| 20|| 7499| ALLEN| SALESMAN|7698| 1981-2-20|1600.0| 300.0| 30|| 7521| WARD| SALESMAN|7698| 1981-2-22|1250.0| 500.0| 30|| 7566| JONES| MANAGER|7839| 1981-4-2|2975.0| null| 20|| 7654| MARTIN| SALESMAN|7698| 1981-9-28|1250.0|1400.0| 30|| 7698| BLAKE| MANAGER|7839| 1981-5-1|2850.0| null| 30|| 7782| CLARK| MANAGER|7839| 1981-6-9|2450.0| null| 10|| 7788| SCOTT| ANALYST|7566| 1987-4-19|3000.0| null| 20|| 7839| KING|PRESIDENT|null|1981-11-17|5000.0| null| 10|| 7844| TURNER| SALESMAN|7698| 1981-9-8|1500.0| 0.0| 30|| 7876| ADAMS| CLERK|7788| 1987-5-23|1100.0| null| 20|| 7900| JAMES| CLERK|7698| 1981-12-3| 950.0| null| 30|| 7902| FORD| ANALYST|7566| 1981-12-3|3000.0| null| 20|| 7934| MILLER| CLERK|7782| 1982-1-23|1300.0| null| 10|| 7944|zhiling| CLERK|7782| 1982-1-23|1300.0| null| 50|+-----+-------+---------+----+----------+------+------+------+4.3 运行Spark SQL CLI
Spark SQLCLI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 SQ LCLI，直接执行SQL语句，类似Hive窗口。
bin/spark-sql4.4 代码中操作Hive
1）添加依赖
org.apache.spark spark-hive_2.11 2.1.1 org.apache.hive hive-exec 1.2.1 2）拷贝hive-site.xml到resources目录
3）代码实现
object SparkSQL08_Hive{ 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") val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .enableHiveSupport() .master("local[*]") .appName("SQLTest") .getOrCreate() spark.sql("show tables").show() //释放资源 spark.stop() }}Spark SQL实战
1、数据准备
Spark-sql操作所有的数据均来自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 /opt/module/data/user_visit_action.txt into table sparkpractice.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 /opt/module/data/product_info.txt into table sparkpractice.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 /opt/module/data/city_info.txt into table sparkpractice.city_info;2、需求
2.1 需求简介
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：
2.2 思路分析
1）使用sql来完成，碰到复杂的需求，可以使用udf或udaf
2）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
3）按照地区和商品名称分组，统计出每个商品在每个地区的总点击次数
4）每个地区内按照点击次数降序排列
5）只取前三名，并把结果保存在数据库中
6）城市备注需要自定义UDAF函数
2.3 代码实现
1）UDAF函数定义
class AreaClickUDAF extends UserDefinedAggregateFunction { // 输入数据的类型: 北京 String override def inputSchema: StructType = { StructType(StructField("city_name", StringType) :: Nil) // StructType(Array(StructField("city_name", StringType))) } // 缓存的数据的类型: 北京->1000, 天津->5000 Map, 总的点击量 1000/? override def bufferSchema: StructType = { // MapType(StringType, LongType) 还需要标注 map的key的类型和value的类型 StructType(StructField("city_count", MapType(StringType, LongType)) :: StructField("total_count", LongType) :: Nil) } // 输出的数据类型 "北京21.2%，天津13.2%，其他65.6%" String override def dataType: DataType = StringType // 相同的输入是否应用有相同的输出. override def deterministic: Boolean = true // 给存储数据初始化 override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = { //初始化map缓存 buffer(0) = Map[String, Long]() // 初始化总的点击量 buffer(1) = 0L } // 分区内合并 Map[城市名, 点击量] override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = { // 首先拿到城市名, 然后把城市名作为key去查看map中是否存在, 如果存在就把对应的值 +1, 如果不存在, 则直接0+1 val cityName = input.getString(0) // val map: collection.Map[String, Long] = buffer.getMap[String, Long](0) val map: Map[String, Long] = buffer.getAs[Map[String, Long]](0) buffer(0) = map + (cityName -> (map.getOrElse(cityName, 0L) + 1L)) // 碰到一个城市, 则总的点击量要+1 buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1L } // 分区间的合并 override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = { val map1 = buffer1.getAs[Map[String, Long]](0) val map2 = buffer2.getAs[Map[String, Long]](0) // 把map1的键值对与map2中的累积, 最后赋值给buffer1 buffer1(0) = map1.foldLeft(map2) { case (map, (k, v)) => map + (k -> (map.getOrElse(k, 0L) + v)) } buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1) } // 最终的输出. "北京21.2%，天津13.2%，其他65.6%" override def evaluate(buffer: Row): Any = { val cityCountMap = buffer.getAs[Map[String, Long]](0) val totalCount = buffer.getLong(1) var citysRatio: List[CityRemark] = cityCountMap.toList.sortBy(-_._2).take(2).map { case (cityName, count) => { CityRemark(cityName, count.toDouble / totalCount) } } // 如果城市的个数超过2才显示其他 if (cityCountMap.size > 2) { citysRatio = citysRatio :+ CityRemark("其他", citysRatio.foldLeft(1D)(_ - _.cityRatio)) } citysRatio.mkString(", ") }}case class CityRemark(cityName: String, cityRatio: Double) { val formatter = new DecimalFormat("0.00%") override def toString: String = s"$cityName:${formatter.format(cityRatio)}"}2)具体实现
object SparkSQL04_TopN { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .master("local[2]") .appName("AreaClickApp") .enableHiveSupport() .getOrCreate() spark.sql("use sparkpractice") // 0 注册自定义聚合函数 spark.udf.register("city_remark", new AreaClickUDAF) // 1. 查询出所有的点击记录,并和城市表产品表做内连接 spark.sql( """ |select | c.*, | v.click_product_id, | p.product_name |from user_visit_action v join city_info c join product_info p on v.city_id=c.city_id and v.click_product_id=p.product_id |where click_product_id>-1 """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t1") // 2. 计算每个区域, 每个产品的点击量 spark.sql( """ |select | t1.area, | t1.product_name, | count(*) click_count, | city_remark(t1.city_name) |from t1 |group by t1.area, t1.product_name """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t2") // 3. 对每个区域内产品的点击量进行倒序排列 spark.sql( """ |select | *, | rank() over(partition by t2.area order by t2.click_count desc) rank |from t2 """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t3") // 4. 每个区域取top3 spark.sql( """ |select | * |from t3 |where rank<=3 """.stripMargin).show //释放资源 spark.stop() }}猜你喜欢
Hive计算最大连续登陆天数
Hadoop 数据迁移用法详解
Hbase修复工具Hbck
数仓建模分层理论
一文搞懂Hive的数据存储与压缩
大数据组件重点学习这几个
