sparkSql——wordcount案例

我们一般处理的数据都是结构化的数据，结构化的数据最好使用SQL来解决。

sparkCore就是对RDD的操作

sparkSql就是对dataframe的操作

SQL语句

DSL算子

获取dataframe的方式

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1、直接通过文件
2、通过Rdd获取
3、使用spark.createDataFrame
data = [("Tom", 20), ("Jerry", 18)] 
columns = ["name", "age"]  
df = spark.createDataFrame(data, columns)

当为一元组时
data = [(471,)]
columns = ["userId"]
userDf = spark.createDataFrame(data, columns)

wordcount案例

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hadoop spark
hive hadoop spark  spark
hue hbase hbase hue  hue
hadoop spark

hive hadoop  spark spark
hue hbase  hbase hue hue
hadoop spark

hive hadoop spark  spark
hue hbase hbase  hue hue
hadoop spark

sparkSql写法

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import os

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'E:/java-configuration/jdk-8'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'E:/applications/bigdata_config/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'  
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'

    # 创建一个sparkSession对象
    spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一个sparksql案例").config("spark.sql.shuffle.partitions",2).getOrCreate()
    
    # 将一个文件变成dataFrame，然后创建一个临时表
    df = spark.read.text("../../data/wordcount/input/data.txt")
    df.createOrReplaceTempView("wordcount")
    
    # 开始写sparkSql
    spark.sql("""
    with t1 as ( 
        select  trim(word) word,1 i from wordcount lateral view explode(split(value," ")) words as word 
     )
     select word,sum(i) sumCount from t1 where word != "" group by word
    
    """).show()

    #show 的使用： 第一个参数是展示的条数 默认为20行
    # 第二个参数truncate 默认为True ,表示若显示的数据过长就会折叠起来

    spark.stop()

DSL操作的写法

类似于RDD的编程方式：调用算子函数来实现处理

流程：直接调用DataFrame的DSL函数进行处理原生DSL函数【将SQL语法变成了函数】：select、where、groupBy、orderBy、limit、count、agg

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import os

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F


if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'E:/java-configuration/jdk-8'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'E:/applications/bigdata_config/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'  
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'

    # 创建一个sparkSession对象
    spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一个sparksql案例").config("spark.sql.shuffle.partitions",2).getOrCreate()

    # 将一个文件变成dataFrame，然后创建一个临时表
    df = spark.read.text("../../data/wordcount/input/data.txt")
    df.createOrReplaceTempView("wordcount")

    # 打印表结构
    df.printSchema()
    
    # DSL操作 
    df.select(F.explode(F.split("value", " ")).alias("word")) \
        .where("trim(word) !=''").groupby("word").count().orderBy("count", ascending=False).show()

    spark.stop()