Spark SQL DSL - 技术栈

1、 Spark sql -- 代替hive的（并非完全代替）

(1) Spark sql 和 hive 区别 :

两者都是写sql的，区别是计算引擎不一样

hive -- 计算引擎是MapReduce ，是通过MR做计算的

Spark sql -- 计算引擎是Saprk Core，是通过Spark Core做计算的

Spark sql 功能比 hive 强大 : 并非只能写sql

hive只能在shell行写sql

spark可以在代码中写sql

(2) Spark sql结构 :

1、 Data Source API(读数据) : 可以读取 csv(文本文件)、 json、 jdbc 等各种各样的数据做处理

2、 Data Frame API(提供了两个API):

Dataframe DSL -- 写代码 (DSL : 类SQL语法，与SQL差不多，但它是代码)

Spark SQL and HQL -- 写SQL

(3) DataFrame : 数据框（二维的表结构，类似hive的一张表）

写SQL的前提 : 有表

DataFrame 是基于 RDD 做了封装，在上面提供了列名和列类型的概念，即表的结构的概念。

可以基于 DataFrame 去写 SQL 。

2、写Spark SQL :

在spark sql中， shuffle之后分区数不是由前面的RDD决定的，而是有默认值，默认200个。可以指定参数修改。

(1) 导入Spark SQL依赖 -- 在Spark项目的pom文件中加入

<groupId>org.apache.spark</groupId>

<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>

</dependency>

(2) 在Spark项目下创建sql包 -- 新的模块一定要新建新的包

*项目名称一定要小写，多个单词之间用-分割： s1-v1_1.2

*包名也要小写，一般是公司域名倒写： com.shujia.spark

(3) 创建Spark sql环境 :

val spark: SparkSession = SparkSession

.builder() // 构建

.appName("wordCount")

.master("local")

// 设置 sparkSQL 在 shuffle 之后 DF 的分区数，默认是200

.config("spark.sql.shuffle.partitions", 1)

.getOrCreate() // 当前环境有SparkSession就获取, 反之则创建

(4) 返回值不再是 RDD, 而是 DataFrame (DF)

查看数据不再是 foreach(), 而是 show()

(5) 针对于sql语句有多行的情况，可以使用 """ """ 格式书写

val wordCountDF = spark.sql(

"""

|select word,count(1) as c from (

|select explode(split(line,',')) word from lines

|) as d

|group by word

|""".stripMargin) // stripMargin : 删除"|" 并合并以上sql语句

(6) 创建 DataFrame 的方式:

1、读取 csv 格式的数据创建 DF

val studentDF: DataFrame = spark

.read

.format("csv")

.option("sep", ",") //列的分割方式

.schema("id STRING, name STRING, age INT, gender STRING, clazz STRING") // 指定字段名和字段类型，必须按照数据顺序指定

.load("data/students.txt") //指定读取的路径

2、读取 json 格式的数据构建 DF

(spark 会自动解析json格式)

val studentJsonDF: DataFrame = spark

.read

.format("json")

.load("data/a.json")

3、读取 jdbc 数据构建 DF

(通过网络远程读取 mysql 中的数据, 需要添加mysql依赖)

val jdbcDF: DataFrame = spark.read

.format("jdbc")

.option("url", "jdbc:mysql://master:3306")

.option("dbtable", "bigdata.students")

.option("user", "root")

.option("password", "123456")

.load()

4、读取 parquet 格式的数据构建 DF

(parquet格式的数据中自带列名和列类型，

parquet会对数据进行压缩，体积变小，解压和压缩需要时间)

// 保存一个parquet格式的文件

studentDF

.write

.format("parquet")

.mode(SaveMode.Overwrite)

.save("data/parquet")

// 读取parquet格式的数据

val parquetDF: DataFrame = spark

.read

.format("parquet")

.load("data/parquet")

3、 DSL语法 -- 类sql语法

// spark sql 中必须要导入隐式转换，才可以使用 $方法获取列对象

import spark.implicits._

//导入 DSL 所有的函数

import org.apache.spark.sql.functions._

(1) show : 查看前面20条数据, 相当于action算子

action算子 -- 每一个Action算子都会触发一个job

(2) select : 选择字段, 和 sql 中 select 是一样

(3) $ : 是一个方法，作用是通过列名获取列的对象

studentDF.select($"id", $"age" + 2 as "age").show()

(4) where : 过滤数据

= : 赋值 == : 判断 === : 等于

(5) group by : 分组

(6) agg : 分组之后进行聚合计算

只能在分组后使用，即一般跟在group函数后面

studentDF

.groupBy($"clazz")

// 分组之后做聚合计算 -- 可以写多个

.agg(count( $"clazz") as "c", avg($ "age") as "avgAge")

.show()

(7) join : 表关联

(8) 开窗函数 -- 统计每个班级总分前2的学生

withColumn : 给 DF 增加新的列

joinDF

// 按照 id 和班级分组

.groupBy($"id", $"clazz")

// 对分数求和

.agg(sum($"sco") as "sumSco")

// 使用开窗函数 -- row_number() over (partition by clazz order by sumSco desc)

// .select($"id", $"clazz", $"sumSco", row_number() over Window.partitionBy($ "clazz").orderBy($"sumSco".desc) as "r")

// 在前面 DF 的基础上增加列 ( 上面的简写, 省去写 $"id", $"clazz", $"sumSco" 步骤, 直接将 "r" 加在 "sumSco" 后面 )

.withColumn("r", row_number() over Window.partitionBy( $"clazz").orderBy($ "sumSco".desc))

// 取班级前2

.where($"r" <= 2).show()

(9) orderBy : 排序

DSL 语法与 SQL 的异同 :

1、 DSL 和 SQL 功能相同, 但写法不同, 代码更简洁

2、 DSL 不需要做子查询