SparkSQL

2015-05-11

Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。

Hive是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！

优点：1.易整合 2.统一的数据访问方式 3.兼容Hive 4.标准的数据连接

什么是DataFrames

与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，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。由于与R和Pandas的DataFrame类似，Spark DataFrame很好地继承了传统单机数据分析的开发体验。

创建DataFrames
在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext

1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name、age，用空格分隔，然后上传到hdfs上

1	hdfs dfs -put person.txt /

2.在spark shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割

1	val lineRDD = sc.textFile("hdfs://node1.test.cn:9000/person.txt").map(_.split(" "))

3.定义case class（相当于表的schema）

1	case class Person(id:Int, name:String, age:Int)

4.将RDD和case class关联

1	val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))

5.将RDD转换成DataFrame

1	val personDF = personRDD.toDF

6.对DataFrame进行处理

1	personDF.show

DataFrame常用操作

1.DSL风格语法
//查看DataFrame中的内容

1	personDF.show

//查看DataFrame部分列中的内容

1
2
3

personDF.select(personDF.col("name")).show
personDF.select(col("name"), col("age")).show
personDF.select("name").show

//打印DataFrame的Schema信息

1	personDF.printSchema

//查询所有的name和age，并将age+1

1 2	personDF.select(col("id"), col("name"), col("age") + 1).show personDF.select(personDF("id"), personDF("name"), personDF("age") + 1).show

/过滤age大于等于18的

1	personDF.filter(col("age") >= 18).show

//按年龄进行分组并统计相同年龄的人数

1	personDF.groupBy("age").count().show()

2.SQL风格语法
如果想使用SQL风格的语法，需要将DataFrame注册成表

1	personDF.registerTempTable("t_person")

//查询年龄最大的前两名

1	sqlContext.sql("select * from t_person order by age desc limit 2").show

//显示表的Schema信息

1	sqlContext.sql("desc t_person").show

编写Spark SQL查询程序。首先在maven项目的pom.xml中添加Spark SQL的依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
    <version>1.5.2</version>
</dependency>

1.通过反射推断Schema

object InferringSchema {
  def main(args: Array[String]) {

    //创建SparkConf()并设置App名称
    val conf = new SparkConf().setAppName("SQL-1")
    //SQLContext要依赖SparkContext
    val sc = new SparkContext(conf)
    //创建SQLContext
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    //从指定的地址创建RDD
    val lineRDD = sc.textFile(args(0)).map(_.split(" "))

    //创建case class
    //将RDD和case class关联
    val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))
    //导入隐式转换，如果不到人无法将RDD转换成DataFrame
    //将RDD转换成DataFrame
    import sqlContext.implicits._
    val personDF = personRDD.toDF
    //注册表
    personDF.registerTempTable("t_person")
    //传入SQL
    val df = sqlContext.sql("select * from t_person order by age desc limit 2")
    //将结果以JSON的方式存储到指定位置
    df.write.json(args(1))
    //停止Spark Context
    sc.stop()
  }
}
//case class一定要放到外面
case class Person(id: Int, name: String, age: Int)

将程序打成jar包，上传到spark集群，提交Spark任务

/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
--class cn.test.spark.sql.InferringSchema \
--master spark://node1.test.cn:7077 \
/root/spark-mvn-1.0-SNAPSHOT.jar \
hdfs://node1.test.cn:9000/person.txt \
hdfs://node1.test.cn:9000/out

查看运行结果

1	hdfs dfs -cat hdfs://node1.test.cn:9000/out/part-r-*

2.通过StructType直接指定Schema

object SpecifyingSchema {
  def main(args: Array[String]) {
    //创建SparkConf()并设置App名称
    val conf = new SparkConf().setAppName("SQL-2")
    //SQLContext要依赖SparkContext
    val sc = new SparkContext(conf)
    //创建SQLContext
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    //从指定的地址创建RDD
    val personRDD = sc.textFile(args(0)).map(_.split(" "))
    //通过StructType直接指定每个字段的schema
    val schema = StructType(
      List(
        StructField("id", IntegerType, true),
        StructField("name", StringType, true),
        StructField("age", IntegerType, true)
      )
    )
    //将RDD映射到rowRDD
    val rowRDD = personRDD.map(p => Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).toInt))
    //将schema信息应用到rowRDD上
    val personDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
    //注册表
    personDataFrame.registerTempTable("t_person")
    //执行SQL
    val df = sqlContext.sql("select * from t_person order by age desc limit 4")
    //将结果以JSON的方式存储到指定位置
    df.write.json(args(1))
    //停止Spark Context
    sc.stop()
  }
}

将程序打成jar包，上传到spark集群，提交Spark任务
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
–class cn.test.spark.sql.InferringSchema \
–master spark://node1.test.cn:7077 \
/root/spark-mvn-1.0-SNAPSHOT.jar \
hdfs://node1.test.cn:9000/person.txt \
hdfs://node1.test.cn:9000/out1

查看结果
hdfs dfs -cat hdfs://node1.test.cn:9000/out1/part-r-*

数据源

1.JDBC
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。
4.1.1.从MySQL中加载数据（Spark Shell方式）
1.启动Spark Shell，必须指定mysql连接驱动jar包
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \
–master spark://node1.test.cn:7077 \
–jars /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar \
–driver-class-path /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar

2.从mysql中加载数据
val jdbcDF = sqlContext.read.format(“jdbc”).options(Map(“url” -> “jdbc:mysql://192.168.10.1:3306/bigdata”, “driver” -> “com.mysql.jdbc.Driver”, “dbtable” -> “person”, “user” -> “root”, “password” -> “123456”)).load()

3.执行查询
jdbcDF.show()

将数据写入到mysql中（打jar包方式）



object JdbcRDD {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("MySQL-Demo")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    //通过并行化创建RDD
    val personRDD = sc.parallelize(Array("1 tom 5", "2 jerry 3", "3 kitty 6")).map(_.split(" "))
    //通过StructType直接指定每个字段的schema
    val schema = StructType(
      List(
        StructField("id", IntegerType, true),
        StructField("name", StringType, true),
        StructField("age", IntegerType, true)
      )
    )
    //将RDD映射到rowRDD
    val rowRDD = personRDD.map(p => Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).toInt))
    //将schema信息应用到rowRDD上
    val personDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
    //创建Properties存储数据库相关属性
    val prop = new Properties()
    prop.put("user", "root")
    prop.put("password", "123456")
    //将数据追加到数据库
    personDataFrame.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://192.168.100.33:3306/bigdata", "bigdata.person", prop)
    //停止SparkContext
    sc.stop()
  }
}

2.用maven将程序打包

3.将Jar包提交到spark集群
/usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
–class cn.test.spark.sql.JdbcRDD \
–master spark://node1.test.cn:7077 \
–jars /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar \
–driver-class-path /usr/local/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar \
/root/spark-mvn-1.0-SNAPSHOT.jar