Spark-SQL核心编程（二）(三)

Spark-SQL核心编程（二）

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

val df1 = spark.read.json("D:\\bao\\spark\\spark-3.0.0-bin-hadoop3.2\\bin\\data\\user.json")

查看 DataFrame 的 Schema 信息

df.printSchema

只查看"username"列数据

df.select("username").show()

4.查看"username"列数据以及"age+1"数据

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

第一种方法

df.select( $"username",$ "age" + 1).show

第二种方法

df.select('username, 'age + 1).show()

查看"age"大于"18"的数据

df.filter($"age">18).show

按照"age"分组，查看数据条数

df.groupBy("age").count.show

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。

val idRDD = sc.textFile("data/id.txt")

展示 idRDD.toDF("id").show

实际开发中，一般通过样例类将 RDD 转换为 DataFrame

case class User(name:String, age:Int)

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

val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF

val rdd = df.rdd

val array = rdd.collect

array(0)

array(0)(0)

array(0).getAs $String$ ("name")

Spark-SQL核心编程（三）

创建 DataSet

使用样例类序列创建 DataSet

case class Person(name: String, age: Long)

val caseClassDS = Seq(Person("zhangsan",2)).toDS()

caseClassDS.show

使用基本类型的序列创建 DataSet

val ds = Seq(1,2,3,4,5).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

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。

case class User(name:String, age:Int)

sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS

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

case class User(name:String, age:Int)

sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS

val rdd = res3.rdd

rdd.collect

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

case class User(name:String, age:Int)

val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).toDF("name","age")

val ds = df.as $User$

DataSet 转换为 DataFrame

val ds = df.as $User$

val df = ds.toDF

RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系

在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的数据抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？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

1 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;

2 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

3 三者有许多共同的函数，如 filter，排序等;

4 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）

5 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

6 三者都有分区（partition）的概念

7 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

1 RDD

RDD 一般和 spark mllib 同时使用，RDD 不支持 sparksql 操作

2 DataFrame

(1)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

(2)DataFrame 与 DataSet 一般不与 spark mllib 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

（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

3 DataSet

（1） 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 $Row$

（2） 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 方法或者共性里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。