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>

方式一

 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession       val session: SparkSession = SparkSession.builder      .master("local[*]")      .appName("MyApp")      .getOrCreate()

方式二

    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyApp")    val session: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

session.stop()

   session.sparkContext  //获取SparkSession中的SparkContext

  /**   * 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()  }

df.show()

①读取数据源创建

session.readcsv   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

代码示例

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)

1、与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值，如

testDF.foreach{  line =>    val col1=line.getAs[String]("col1")    val col2=line.getAs[String]("col2")}

每一列的值没法直接访问

2、DataFrame与Dataset一般与spark ml同时使用

3、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，如

dataDF.createOrReplaceTempView("tmp")spark.sql("select  ROW,DATE from tmp where DATE is not null order by DATE").show(100,false)

4、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

//保存val saveoptions = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://172.xx.xx.xx:9000/test")datawDF.write.format("com.databricks.spark.csv").mode(SaveMode.Overwrite).options(saveoptions).save()//读取val options = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://172.xx.xx.xx:9000/test")val datarDF= spark.read.options(options).format("com.databricks.spark.csv").load()

利用这样的保存方式，可以方便的获得字段名和列的对应，而且分隔符（delimiter）可以自由指定

Dataset

这里主要对比Dataset和DataFrame，因为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

case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型/**      rdd      ("a", 1)      ("b", 1)      ("a", 1)      * */val test: Dataset[Coltest]=rdd.map{line=>      Coltest(line._1,line._2)    }.toDStest.map{      line=>        println(line.col1)        println(line.col2)    }

可以看出，Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题

转化

RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性，有各自适用的场景常常需要在三者之间转换

DataFrame/Dataset转RDD

这个转换很简单

val rdd1=testDF.rddval rdd2=testDS.rdd

import spark.implicits._val testDF = rdd.map {line=>      (line._1,line._2)    }.toDF("col1","col2")

一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名

RDD转Dataset

import spark.implicits._case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型val testDS = rdd.map {line=>      Coltest(line._1,line._2)    }.toDS

可以注意到，定义每一行的类型（case class）时，已经给出了字段名和类型，后面只要往case class里面添加值即可

Dataset转DataFrame

这个也很简单，因为只是把case class封装成Row

import spark.implicits._val testDF = testDS.toDF

import spark.implicits._case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型val testDS = testDF.as[Coltest]

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

特别注意

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

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）