SparkSQL 核心编程1DataFrame
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
- 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。
新的起点
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
SQL 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
0)准备数据
{"username":"zhangsan","age":30}
{"username":"lisi","age":31}
{"username":"wangwu","age":32}1)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]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|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
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|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30| lisi|
| 40| wangwu|
+---+--------+
scala> spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30| lisi|
| 40| wangwu|
+---+--------+DSL 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("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]2)查看DataFrame 的 Schema 信息
scala> df.printSchema
root
|-- age: Long (nullable = true)
|-- username: string (nullable = true)
3)只查看"username"列数据，
scala> df.select("username").show()
+--------+
|username|
+--------+
|zhangsan|
| lisi|
| wangwu|
+--------+4)查看"username"列数据以及"age+1"数据
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|
+--------+---------+
注意:涉及到运算的时候, 每列都必须使用$, 或者采用引号表达式：单引号+字段名
5)查看"age"大于"30"的数据
scala> df.filter($"age">30).show
+---+---------+
|age| username|
+---+---------+
| 40| wangwu|
+---+---------+
6)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|
+---+-----+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 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 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)).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
