Spark-SQL
概述
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。
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
SparkSQL 特点
易整合
无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程
统一的数据访问
使用相同的方式连接不同的数据源
兼容 Hive
在已有的仓库上直接运行 SQL 或者 HiveQL，Hive 是早期唯一运行在 Hadoop 上的 SQL-on-Hadoop 工具。
标准数据连接
通过 JDBC 或者 ODBC 来连接
DataFrame 是什么
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。
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。
DataSet 是什么
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 SparkSQL 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
SparkSQL 核心编程
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
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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。
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 HiveTable 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 table text jdbc json textFile load option options orc parquet schema
在 spark 的 bin/data 目录中创建 user.json 文件
{"username":"zhangsan","age":20}
{"username":"lisi","age":30}
{"username":"wangwu","age":40}
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
df.show
+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30| lisi|
| 40| wangwu|
+---+--------+
2)从 RDD 进行转换
3)从 Hive Table 进行查询返回
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
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 |
+--------+
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",$"age" + 1).show
scala> df.select('username, 'age + 1).show()
scala> df.select('username, 'age + 1 as "newage").show()
+--------+---------+
|username|(age + 1)|
+--------+---------+
|zhangsan|21|
|lisi |31|
|wangwu |41|
+--------+---------+
5)查看”age”大于”30″的数据
scala> df.filter($"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。
.toDF
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
.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
DataSet 是具有
强类型
的数据集合,需要提供对应的类型信息。
创建 DataSet
- 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|
+---------+---+
- 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
RDD 转换为 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 转换为 RDD
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 和 DataSet 转换
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]
RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象,分别是 DataFrame 和 DataSet。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。
三者的共性
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
三者的区别
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
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
三者的互相转换
IDEA中开发SparkSQL
实际开发中,都是使用 IDEA 进行开发的。
添加依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
object TestSQLBasic {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
// 涉及到转换操作，需要引入转换规则
import spark.implicits._
// DataFrame
val df: DataFrame = spark.read.json("datas/spark-sql/user.json")
df.show()
// DataFrame => SQL
df.createOrReplaceTempView("user")
spark.sql("select * from user").show
spark.sql("select age, username from user").show
spark.sql("select avg(age) from user").show
// DataFrame => DSL
df.select("age", "username").show
df.select($"age" + 1).show()
df.select('age + 1).show()
// DataSet
val seq = Seq(1, 2, 3, 4)
val ds: Dataset[Int] = seq.toDS()
ds.show()
val rdd = spark.sparkContext.makeRDD(List((1, "caocao", 123), List(2, "liubei", 77), List(3, "sunquan", 88)))
// RDD <=> DataFrame
val rddDf: DataFrame = rdd.toDF("id", "name", "num")
val rdd1: RDD[Row] = rddDf.rdd
// DataFrame <=> DataSet
val dfDs: Dataset[User] = rddDf.as[User]
val dsDf: DataFrame = dfDs.toDF()
// RDD <=> DataSet
val rddDs = rdd.map {
case (id, name, age) => User(id, name, age)
}.toDS()
rddDs.rdd
// 关闭环境
spark.close()
}
case class User(id: Int, name: String, age: Int)
}
用户自定义函数
用户可以通过
spark.udf
功能添加自定义函数,实现自定义功能。
UDF
object TestUDF {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
// 涉及到转换操作，需要引入转换规则
import spark.implicits._
val df: DataFrame = spark.read.json("datas/spark-sql/user.json")
df.createOrReplaceTempView("user")
spark.udf.register("prefixName", (name: String) => {
"Name: " + name
})
spark.sql("select age, prefixName(username) from user").show
// 关闭环境
spark.close()
}
}
UDAF
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
UserDefinedAggregateFunction自定义聚合方法（弱类型聚合）
object TestUDAF {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
// 涉及到转换操作，需要引入转换规则
val df: DataFrame = spark.read.json("datas/spark-sql/user.json")
df.createOrReplaceTempView("user")
spark.udf.register("ageAvg", new MyAvgUDAF)
spark.sql("select ageAvg(age) from user").show
// 关闭环境
spark.close()
}
/**
* 自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
* 1、继承UserDefinedAggregateFunction
* 2、重写方法
*/
class MyAvgUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
// 输入数据的结构：In
override def inputSchema: StructType = {
StructType(
Array(
StructField("age", LongType)
)
)
}
// 缓冲区数据的结构：Buffer
override def bufferSchema: StructType = {
StructType(
Array(
StructField("total", LongType),
StructField("count", LongType)
)
)
}
// 函数计算结构的数据类型：Out
override def dataType: DataType = LongType
// 函数的稳定性
override def deterministic: Boolean = true
// 缓冲区初始化
override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
// buffer(0) = 0L
// buffer(1) = 0L
buffer.update(0, 0L)
buffer.update(1, 0L)
}
// 根据输入的值更新缓冲区数据
override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer.update(0, buffer.getLong(0) + input.getLong(0))
buffer.update(1, buffer.getLong(1) + 1)
}
// 缓冲区数据合并
override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1.update(0, buffer1.getLong(0) + buffer2.getLong(0))
buffer1.update(1, buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1))
}
// 计算平均值
override def evaluate(buffer: Row): Any = {
buffer.getLong(0) / buffer.getLong(1)
}
}
}
// 数据如下：
{"username": "caocao", "age": 100}
{"username": "liubei", "age": 56}
{"username": "sunquan", "age": 45}
// 结果如下：
+--------------+
|myavgudaf(age)|
+--------------+
| 67|
+--------------+
Aggregator自定义函数（强类型）
object TestUDAFAggregator {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
// 涉及到转换操作，需要引入转换规则
val df: DataFrame = spark.read.json("datas/spark-sql/user.json")
df.createOrReplaceTempView("user")
spark.udf.register("ageAvg", functions.udaf(new MyAvgUDAF))
spark.sql("select ageAvg(age) from user").show
// 关闭环境
spark.close()
}
/**
* 自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
* 1、继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator，定义泛型
* IN：输入的数据类型 Long
* BUF： 缓冲区数据类型Buff
* OUT：输出的数据类型 Long
* 2、重写方法
*/
class MyAvgUDAF extends Aggregator [Long, Buff, Long] {
// z & zero：初始值，或零值
// 缓冲区的初始化
override def zero: Buff = {
Buff(0L, 0L)
}
// 根据输入的数据更新缓冲区的数据
override def reduce(buff: Buff, in: Long): Buff = {
buff.total = buff.total + in
buff.count += 1
buff
}
// 合并缓冲区
override def merge(b1: Buff, b2: Buff): Buff = {
b1.total += b2.total
b1.count += b2.count
b1
}
// 计算结果
override def finish(buff: Buff): Long = {
buff.total / buff.count
}
// 缓冲区编码操作
// 自定义的用product
override def bufferEncoder: Encoder[Buff] = Encoders.product
// 缓输出的编码操作
// scala自带的类型的有对应的类型
override def outputEncoder: Encoder[Long] = Encoders.scalaLong
}
case class Buff(var total: Long, var count: Long)
}
DSL方式使用Aggregator进行自定义函数
object TestUDAFAggregator2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
// 涉及到转换操作，需要引入转换规则
import spark.implicits._
val df: DataFrame = spark.read.json("datas/spark-sql/user.json")
// 早期版本中，spark不能在sql中使用强类型的UDAF操作
// 早期的UDAF强类型聚合函数使用DSL语法操作
val ds: Dataset[User] = df.as[User]
// 将UDAF函数转换为查询的列对象
val udafCol: TypedColumn[User, Long] = new MyAvgUDAF().toColumn
ds.select(udafCol).show()
// 关闭环境
spark.close()
}
case class User(username: String, age: Long)
/**
* 自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
* 1、继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator，定义泛型
* IN：输入的数据类型 User
* BUF： 缓冲区数据类型Buff
* OUT：输出的数据类型 Long
* 2、重写方法
*/
class MyAvgUDAF extends Aggregator [User, Buff, Long] {
// z & zero：初始值，或零值
// 缓冲区的初始化
override def zero: Buff = {
Buff(0L, 0L)
}
// 根据输入的数据更新缓冲区的数据
override def reduce(buff: Buff, in: User): Buff = {
buff.total = buff.total + in.age
buff.count += 1
buff
}
// 合并缓冲区
override def merge(b1: Buff, b2: Buff): Buff = {
b1.total += b2.total
b1.count += b2.count
b1
}
// 计算结果
override def finish(buff: Buff): Long = {
buff.total / buff.count
}
// 缓冲区编码操作
// 自定义的用product
override def bufferEncoder: Encoder[Buff] = Encoders.product
// 缓输出的编码操作
// scala自带的类型的有对应的类型
override def outputEncoder: Encoder[Long] = Encoders.scalaLong
}
case class Buff(var total: Long, var count: Long)
}
数据的加载和保存
通用的加载和保存方式
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 table text jdbc json textFile load option options orc parquet schema
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:
df.write.mode("append").json("/opt/module/data/output")
Parquet
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。
1)加载数据
scala> val df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")
scala> df.show
2)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")
JSON
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 13AND 19")
teenagerNamesDF.show()
+------+
| name |
+------+
|Justin|
+------+
CSV
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")
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
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
object TestMysql {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
// 涉及到转换操作，需要引入转换规则
import spark.implicits._
// 读取Mysql数据
val df = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:13306/olt")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("user", "root")
.option("password", "123456")
.option("dbtable", "t_monitor_alarm_defined")
.load()
df.show
// 保存数据
df.write.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:13306/olt")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("user", "root")
.option("password", "123456")
.option("dbtable", "t_monitor_alarm_defined2")
.save()
// 关闭环境
spark.close()
}
}
表数据
运行结果如下：
+---+--------------------+--------------------+----+---------------+
| id| code| content|rank| type|
+---+--------------------+--------------------+----+---------------+
| 1|SYSTEM_MONITOR_SI...|CPU usage exceeds...| 1| CPU|
| 2|SYSTEM_MONITOR_CP...|The total CPU usa...| 4| CPU|
| 3|SYSTEM_MONITOR_ME...|Memory usage exce...| 4| MEMORY|
| 4|SYSTEM_MONITOR_DI...|Root partition di...| 3| DISK|
| 5|SYSTEM_MONITOR_DI...|Total disk usage ...| 3| DISK|
| 6|SYSTEM_MONITOR_NE...|Average input flo...| 3|NETWORK_TRAFFIC|
| 7|SYSTEM_MONITOR_NE...|Average output fl...| 3|NETWORK_TRAFFIC|
| 8|SYSTEM_EXCEPTION_...|System program ex...| 1| EXCEPTION|
+---+--------------------+--------------------+----+---------------+
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,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)。
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
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:
1、Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下
2、把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下
3、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
4、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|
+--------+--------------------+-----------+
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
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:
1、Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下
2、把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下
3、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
4、启动 Thrift Server
sbin/start-thriftserver.sh
5、使用 beeline 连接 Thrift Server
bin/beeline -u jdbc:hive2://linux1:10000 -n root
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 改为自己的 hadoop 用户名称