Spark SQL知识点与实战

2021年11月26日 阅读数:12
这篇文章主要向大家介绍Spark SQL知识点与实战,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。

Spark SQL概述

一、什么是Spark SQL

Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。
与基本的Spark RDD API不一样,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。
在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去作一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,好比: SQL和DatasetAPI。
当计算结果的时候,使用的是相同的执行引擎,不依赖你正在使用哪一种API或者语言。这种统一也就意味着开发者能够很容易在不一样的API之间进行切换,这些API提供了最天然的方式来表达给定的转换。
Hive是将Hive SQL转换成 MapReduce而后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,因为MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。因此Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,而后提交到集群执行,执行效率很是快!
Spark SQL它提供了2个编程抽象,相似Spark Core中的RDD
(1)DataFrame
(2)Datasetjava

二、Spark SQL的特色

1)易整合

无缝的整合了SQL查询和Spark编程mysql

2)统一的数据访问方式

使用相同的方式链接不一样的数据源面试

3)兼容Hive

在已有的仓库上直接运行SQL或者HiveQLsql

4)标准的数据链接

经过JDBC或者ODBC来链接shell

三、什么的DataFrame

在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,相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背后的数据源以及做用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化,最终达到大幅提高运行时效率的目标。反观RDD,因为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。
同时,与Hive相似,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做,比函数式的RDD API要更加友好,门槛更低。数据库

图片1

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框架自己不了解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 能够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。能够把它当作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,主要缘由:优化的执行计划,即查询计划经过Spark catalyst optimiser进行优化。好比下面一个例子:apache

图2

为了说明查询优化,咱们来看上图展现的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame,将它们join以后又作了一次filter操做。
若是原封不动地执行这个执行计划,最终的执行效率是不高的。由于join是一个代价较大的操做,也可能会产生一个较大的数据集。若是咱们能将filter下推到 join下方,先对DataFrame进行过滤,再join过滤后的较小的结果集,即可以有效缩短执行时间。而Spark SQL的查询优化器正是这样作的。简而言之,逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换,将高成本的操做替换为低成本操做的过程。编程

图片3

四、什么是DataSet

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的优点(强类型,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化执行引擎的优势。DataSet也可使用功能性的转换(操做map,flatMap,filter等等)。
1)是DataFrame API的一个扩展,是SparkSQL最新的数据抽象;
2)用户友好的API风格,既具备类型安全检查也具备DataFrame的查询优化特性;
3)用样例类来定义DataSet中数据的结构信息,样例类中每一个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称;
4)DataSet是强类型的。好比能够有DataSet[Car],DataSet[Person]。
5)DataFrame是DataSet的特列,DataFrame=DataSet[Row] ,因此能够经过as方法将DataFrame转换为DataSet。Row是一个类型,跟Car、Person这些的类型同样,全部的表结构信息都用Row来表示。
图片4json

Spark SQL编程

一、Spark Session新的起始点

在老的版本中,SparkSQL提供两种SQL查询起始点:一个叫SQLContext,用于Spark本身提供的SQL查询;一个叫HiveContext,用于链接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,因此在SQLContex和HiveContext上可用的API在SparkSession上一样是可使用的。SparkSession内部封装了sparkContext,因此计算其实是由sparkContext完成的。当咱们使用 spark-shell 的时候, spark 会自动的建立一个叫作spark的SparkSession, 就像咱们之前能够自动获取到一个sc来表示SparkContext缓存

图片1

二、DataFrame

Spark SQL的DataFrame API 容许咱们使用 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操做也有action操做,DataFrame的转换从本质上来讲更具备关系, 而 DataSet API 提供了更加函数式的 API。

2.1 建立DataFrame

在Spark SQL中SparkSession是建立DataFrame和执行SQL的入口,建立DataFrame有三种方式:经过Spark的数据源进行建立从一个存在的RDD进行转换还能够从Hive Table进行查询返回

2.2 SQL风格语法

SQL语法风格是指咱们查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必需要有临时视图或者全局视图来辅助
1)建立一个DataFrame

scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

2)对DataFrame建立一个临时表

scala> df.createOrReplaceTempView("people")

3)经过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)结果展现

scala> sqlDF.show
+---+--------+
|age|    name|
+---+--------+
| 18|qiaofeng|
| 19|  duanyu|
| 20|   xuzhu|
+---+--------+

注意:普通临时表是Session范围内的,若是想应用范围内有效,可使用全局临时表。使用全局临时表时须要全路径访问,如:global_temp.people

5)对于DataFrame建立一个全局表

scala> df.createGlobalTempView("people")

6)经过SQL语句实现查询全表

scala> spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
+---+--------+
|age|    name|
+---+--------+
| 18|qiaofeng|
| 19|  duanyu|
| 20|   xuzhu|
+---+--------+

scala> spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
+---+--------+
|age|    name|
+---+--------+
| 18|qiaofeng|
| 19|  duanyu|
| 20|   xuzhu|
+---+--------+

2.3 DSL风格语法

DataFrame提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据,能够在Scala, Java, Python和R中使用DSL,使用DSL语法风格没必要去建立临时视图了。
1)建立一个DataFrame

scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local /people.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)
 |-- name: string (nullable = true)

3)只查看”name”列数据

scala> df.select("name").show()
+--------+
|    name|
+--------+
|qiaofeng|
|  duanyu|
|   xuzhu|
+--------+

4)查看全部列

scala> df.select("*").show
+--------+---------+
|    name |age|
+--------+---------+
|qiaofeng|       18|
|  duanyu|       19|
|   xuzhu|       20|
+--------+---------+

5)查看”name”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$

scala> df.select($"name",$"age" + 1).show
+--------+---------+
|    name|(age + 1)|
+--------+---------+
|qiaofeng|       19|
|  duanyu|       20|
|   xuzhu|       21|
+--------+---------+

6)查看”age”大于”19”的数据

scala> df.filter($"age">19).show
+---+-----+
|age| name|
+---+-----+
| 20|xuzhu|
+---+-----+

7)按照”age”分组,查看数据条数

scala> df.groupBy("age").count.show
+---+-----+
|age|count|
+---+-----+
| 19|    1|
| 18|    1|
| 20|    1|
+---+-----+

2.4 RDD转换为DataFrame

在 IDEA 中开发程序时,若是须要RDD 与DF 或者DS 之间互相操做,那么须要引入import spark.implicits._。
这里的spark不是Scala中的包名,而是建立的sparkSession 对象的变量名称,因此必须先建立 SparkSession 对象再导入。这里的 spark 对象不能使用var 声明,由于 Scala 只支持val 修饰的对象的引入。
spark-shell 中无需导入,自动完成此操做。

scala> val idRDD = sc.textFile("data/id.txt") scala> idRDD.toDF("id").show
+---+
| id|
+---+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
+---+

实际开发中,通常经过样例类将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|
+--------+---+

2.5 DataFrame转换为RDD

DataFrame其实就是对RDD的封装,因此能够直接获取内部的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:此时获得的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

三、DataSet

DataSet是具备强类型的数据集合,须要提供对应的类型信息。

3.1 建立DataSet

1)使用样例类序列建立DataSet

scala> case class Person(name: String, age: Long)
defined class Person

scala> val caseClassDS = Seq(Person("wangyuyan",2)).toDS()

caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]

scala> caseClassDS.show
+---------+---+
|     name|age|
+---------+---+
|wangyuyan|  2|
+---------+---+

2)使用基本类型的序列建立DataSet

scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5,6).toDS
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Int] = [value: int]

scala> ds.show
+-----+
|value|
+-----+
|    1|
|    2|
|    3|
|    4|
|    5|
|    6|
+-----+

注意:在实际使用的时候,不多用到把序列转换成DataSet,更可能是经过RDD来获得DataSet。

3.2 RDD转换为DataSet

SparkSQL可以自动将包含有样例类的RDD转换成DataSet,样例类定义了table的结构,样例类属性经过反射变成了表的列名。样例类能够包含诸如Seq或者Array等复杂的结构。

1)建立一个RDD

scala> val peopleRDD = sc.textFile("/opt/module/spark-local/people.txt")

peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /opt/module/spark-local/people.txt MapPartitionsRDD[19] at textFile at <console>:24

2)建立一个样例类

scala> case class Person(name:String,age:Int)
defined class Person
3)将RDD转化为DataSet  
scala> peopleRDD.map(line => {val fields = line.split(",");Person(fields(0),fields(1). toInt)}).toDS

res0: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]

3.3DataSet转换为RDD

调用rdd方法便可。
1)建立一个DataSet

scala> val DS = Seq(Person("zhangcuishan", 32)).toDS()

DS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]

2)将DataSet转换为RDD

scala> DS.rdd

res1: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] = MapPartitionsRDD[6] at rdd at <console>:28

四、DataFrame与DataSet的互操做

4.1 DataFrame转为DataSet

1)建立一个DateFrame

scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

2)建立一个样例类

scala> case class Person(name: String,age: Long)
defined class Person

3)将DataFrame转化为DataSet

scala> df.as[Person]

res5: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [age: bigint, name: string]

这种方法就是在给出每一列的类型后,使用as方法,转成Dataset,这在数据类型是DataFrame又须要针对各个字段处理时极为方便。在使用一些特殊的操做时,必定要加上 import spark.implicits._ 否则toDF、toDS没法使用。

4.2Dataset转为DataFrame

1)建立一个样例类

scala> case class Person(name: String,age: Long)
defined class Person

2)建立DataSet

scala> val ds = Seq(Person("zhangwuji",32)).toDS()

ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: bigint]

3)将DataSet转化为DataFrame

scala> var df = ds.toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint]

4)展现

scala> df.show
+---------+---+
|     name|age|
+---------+---+
|zhangwuji| 32|
+---------+---+

五、IDEA实践

1)Maven工程添加依赖

<dependency>
	<groupId>org.apache.spark</groupId>
	<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
	<version>2.1.1</version>
</dependency>

2)代码实现

object SparkSQL01_Demo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //建立上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")

    //建立SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    //RDD=>DataFrame=>DataSet转换须要引入隐式转换规则,不然没法转换
    //spark不是包名,是上下文环境对象名
    import spark.implicits._

    //读取json文件 建立DataFrame  {"username": "lisi","age": 18}
    val df: DataFrame = spark.read.json("D:\\dev\\workspace\\spark-bak\\spark-bak-00\\input\\test.json")
    //df.show()

    //SQL风格语法
    df.createOrReplaceTempView("user")
    //spark.sql("select avg(age) from user").show

    //DSL风格语法
    //df.select("username","age").show()

    //*****RDD=>DataFrame=>DataSet*****
    //RDD
    val rdd1: RDD[(Int, String, Int)] = spark.sparkContext.makeRDD(List((1,"qiaofeng",30),(2,"xuzhu",28),(3,"duanyu",20)))

    //DataFrame
    val df1: DataFrame = rdd1.toDF("id","name","age")
    //df1.show()

    //DateSet
    val ds1: Dataset[User] = df1.as[User]
    //ds1.show()

    //*****DataSet=>DataFrame=>RDD*****
    //DataFrame
    val df2: DataFrame = ds1.toDF()

    //RDD  返回的RDD类型为Row,里面提供的getXXX方法能够获取字段值,相似jdbc处理结果集,可是索引从0开始
    val rdd2: RDD[Row] = df2.rdd
    //rdd2.foreach(a=>println(a.getString(1)))

    //*****RDD=>DataSe*****
    rdd1.map{
      case (id,name,age)=>User(id,name,age)
    }.toDS()

    //*****DataSet=>=>RDD*****
    ds1.rdd

    //释放资源
    spark.stop()
  }
}
case class User(id:Int,name:String,age:Int)

Spark SQL数据的加载与保存

一、通用的加载与保存方式

1)spark.read.load是加载数据的通用方法
2)df.write.save 是保存数据的通用方法

1.1 数据加载

1)read直接加载数据

scala> spark.read.

csv   format   jdbc   json   load   option   options   orc   parquet   schema   table   text   textFile

注意:加载数据的相关参数需写到上述方法中,如:textFile需传入加载数据的路径,jdbc需传入JDBC相关参数。
例如:直接加载Json数据

scala> spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json").show
+---+--------+
|age|    name|
+---+--------+
| 18|qiaofeng|
| 19|  duanyu|
| 20|   xuzhu|

2)format指定加载数据类型

scala> spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")

用法详解:
(1)format("…"):指定加载的数据类型,包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"
(2)load("…"):在"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下须要传入加载数据的路径
(3)option("…"):在"jdbc"格式下须要传入JDBC相应参数,url、user、password和dbtable
例如:使用format指定加载Json类型数据

scala> spark.read.format("json").load ("/opt/module/spark-local/people.json").show
+---+--------+
|age|    name|
+---+--------+
| 18|qiaofeng|
| 19|  duanyu|
| 20|   xuzhu|

3)在文件上直接运行SQL
前面的是使用read API先把文件加载到DataFrame而后再查询,也能够直接在文件上进行查询。

scala>  spark.sql("select * from json.`/opt/module/spark-local/people.json`").show

+---+--------+
|age|    name|
+---+--------+
| 18|qiaofeng|
| 19|  duanyu|
| 20|   xuzhu|
+---+--------+|

说明:json表示文件的格式. 后面的文件具体路径须要用反引号括起来。

1.2 保存数据

1)write直接保存数据

scala> df.write.
csv  jdbc   json  orc   parquet textFile… …

注意:保存数据的相关参数需写到上述方法中。如:textFile需传入加载数据的路径,jdbc需传入JDBC相关参数。
例如:直接将df中数据保存到指定目录

//默认保存格式为parquet
scala> df.write.save("/opt/module/spark-local/output")
//能够指定为保存格式,直接保存,不须要再调用save了
scala> df.write.json("/opt/module/spark-local/output")

2)format指定保存数据类型

scala> df.write.format("…")[.option("…")].save("…")

用法详解:
(1)format("…"):指定保存的数据类型,包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。
(2)save ("…"):在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下须要传入保存数据的路径。
(3)option("…"):在"jdbc"格式下须要传入JDBC相应参数,url、user、password和dbtable

3)文件保存选项
保存操做可使用 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, 也不是原子操做。
SaveMode是一个枚举类,其中的常量包括:

2021-05-13_183502

例如:使用指定format指定保存类型进行保存

df.write.mode("append").json("/opt/module/spark-local/output")  

1.3 默认数据源

Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时,Spark SQL能够方便的执行全部的操做,不须要使用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

val df = spark.read.load("/opt/module/spark-local/examples/src/main/resources/users.parquet").show

+------+--------------+----------------+
|  name|favorite_color|favorite_numbers|
+------+--------------+----------------+
|Alyssa|          null|  [3, 9, 15, 20]|
|   Ben|           red|              []|
+------+--------------+----------------+

df: Unit = ()

2)保存数据

scala> var df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")
//保存为parquet格式
scala> df.write.mode("append").save("/opt/module/spark-local/output")

二、JSON文件

Spark SQL可以自动推测JSON数据集的结构,并将它加载为一个Dataset[Row]。能够经过SparkSession.read.json()去加载一个一个JSON文件。
注意:这个JSON文件不是一个传统的JSON文件,每一行都得是一个JSON串。格式以下:

{"name":"Michael"}
{"name":"Andy","age":30}
{"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)建立临时表

peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

4)数据查询

val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
teenagerNamesDF.show()
+------+
|  name|
+------+
|Justin|
+------+

三、MySQL

Spark SQL能够经过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式建立DataFrame,经过对DataFrame一系列的计算后,还能够将数据再写回关系型数据库中。
**若是使用spark-shell操做,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

这里演示在Idea中经过JDBC对Mysql进行操做

3.1 导入依赖

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.27</version>
</dependency>

3.2 从JDBC读数据

object SparkSQL02_Datasource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //建立上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")

    //建立SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    import spark.implicits._

    //方式1:通用的load方法读取
    spark.read.format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://hadoop202:3306/test")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .option("dbtable", "user")
      .load().show

    
    //方式2:通用的load方法读取 参数另外一种形式
    spark.read.format("jdbc")
      .options(Map("url"->"jdbc:mysql://hadoop202:3306/test?user=root&password=123456",
        "dbtable"->"user","driver"->"com.mysql.jdbc.Driver")).load().show

    //方式3:使用jdbc方法读取
    val props: Properties = new Properties()
    props.setProperty("user", "root")
    props.setProperty("password", "123456")
    val df: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://hadoop202:3306/test", "user", props)
    df.show

    //释放资源
    spark.stop()
  }
}

3.3 向JDBC写数据

object SparkSQL03_Datasource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //建立上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")

    //建立SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    import spark.implicits._

    val rdd: RDD[User2] = spark.sparkContext.makeRDD(List(User2("lisi", 20), User2("zs", 30)))
    val ds: Dataset[User2] = rdd.toDS
    //方式1:通用的方式  format指定写出类型
    ds.write
      .format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://hadoop202:3306/test")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .option("dbtable", "user")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save()

    //方式2:经过jdbc方法
    val props: Properties = new Properties()
    props.setProperty("user", "root")
    props.setProperty("password", "123456")
    ds.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://hadoop202:3306/test", "user", props)

    //释放资源
    spark.stop()
  }
}

case class User2(name: String, age: Long)

四、Hive

Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎,Spark SQL编译时能够包含 Hive 支持,也能够不包含。
包含 Hive 支持的 Spark SQL 能够支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。须要强调的一点是,若是要在 Spark SQL 中包含Hive 的库,并不须要事先安装 Hive。通常来讲,最好仍是在编译Spark SQL时引入Hive支持,这样就可使用这些特性了。若是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 链接到一个部署好的 Hive 上,你必须把 hive-site.xml 复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即便没有部署好 Hive,Spark SQL 也能够运行,须要注意的是,若是你没有部署好Hive,Spark SQL 会在当前的工做目录中建立出本身的 Hive 元数据仓库,叫做 metastore_db。此外,对于使用部署好的Hive,若是你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并不是 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来建立表,这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(若是你的 classpath 中有配好的 hdfs-site.xml,默认的文件系统就是 HDFS,不然就是本地文件系统)。
spark-shell默认是Hive支持的;代码中是默认不支持的,须要手动指定(加一个参数便可)。

4.1 使用内嵌Hive

若是使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用作, 直接使用便可。
Hive 的元数据存储在 derby 中, 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)")
19/02/09 18:36:10 WARN HiveMetaStore: Location: file:/opt/module/spark-local/spark-warehouse/aa specified for non-external table:aa
res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("show tables").show
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
| default|       aa|      false|
+--------+---------+-----------+

向表中加载本地数据数据

scala> spark.sql("load data local inpath './ids.txt' into table aa")
res8: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("select * from aa").show
+---+
| id|
+---+
|100|
|101|
|102|
|103|
|104|
|105|
|106|
+---+

在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive。

4.2 外部Hive应用

若是Spark要接管Hive外部已经部署好的Hive,须要经过如下几个步骤。
(1)肯定原有Hive是正常工做的
(2)须要把hive-site.xml拷贝到spark的conf/目录下
(3)若是之前hive-site.xml文件中,配置过Tez相关信息,注释掉
(4)把Mysql的驱动copy到Spark的jars/目录下
(5)须要提早启动hive服务,hive/bin/hiveservices.sh start
(6)若是访问不到hdfs,则需把core-site.xml和hdfs-site.xml拷贝到conf/目录
启动 spark-shell

scala> spark.sql("show tables").show
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
| default|      emp|      false|
+--------+---------+-----------+

scala> spark.sql("select * from emp").show
19/02/09 19:40:28 WARN LazyStruct: Extra bytes detected at the end of the row! Ignoring similar problems.
+-----+-------+---------+----+----------+------+------+------+
|empno|  ename|      job| mgr|  hiredate|   sal|  comm|deptno|
+-----+-------+---------+----+----------+------+------+------+
| 7369|  SMITH|    CLERK|7902|1980-12-17| 800.0|  null|    20|
| 7499|  ALLEN| SALESMAN|7698| 1981-2-20|1600.0| 300.0|    30|
| 7521|   WARD| SALESMAN|7698| 1981-2-22|1250.0| 500.0|    30|
| 7566|  JONES|  MANAGER|7839|  1981-4-2|2975.0|  null|    20|
| 7654| MARTIN| SALESMAN|7698| 1981-9-28|1250.0|1400.0|    30|
| 7698|  BLAKE|  MANAGER|7839|  1981-5-1|2850.0|  null|    30|
| 7782|  CLARK|  MANAGER|7839|  1981-6-9|2450.0|  null|    10|
| 7788|  SCOTT|  ANALYST|7566| 1987-4-19|3000.0|  null|    20|
| 7839|   KING|PRESIDENT|null|1981-11-17|5000.0|  null|    10|
| 7844| TURNER| SALESMAN|7698|  1981-9-8|1500.0|   0.0|    30|
| 7876|  ADAMS|    CLERK|7788| 1987-5-23|1100.0|  null|    20|
| 7900|  JAMES|    CLERK|7698| 1981-12-3| 950.0|  null|    30|
| 7902|   FORD|  ANALYST|7566| 1981-12-3|3000.0|  null|    20|
| 7934| MILLER|    CLERK|7782| 1982-1-23|1300.0|  null|    10|
| 7944|zhiling|    CLERK|7782| 1982-1-23|1300.0|  null|    50|
+-----+-------+---------+----+----------+------+------+------+

4.3 运行Spark SQL CLI

Spark SQLCLI能够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目录下执行以下命令启动Spark SQ LCLI,直接执行SQL语句,相似Hive窗口。

bin/spark-sql

4.4 代码中操做Hive

1)添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-exec</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>

2)拷贝hive-site.xml到resources目录
3)代码实现

object SparkSQL08_Hive{
 def main(args: Array[String]): Unit = {
    //建立上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .enableHiveSupport()
      .master("local[*]")
      .appName("SQLTest")
      .getOrCreate()
    spark.sql("show tables").show()
    //释放资源
    spark.stop()
  }
}

Spark SQL实战

一、数据准备

Spark-sql操做全部的数据均来自Hive,首先在Hive中建立表,并导入数据。一共有3张表:1张用户行为表,1张城市表,1张产品表。

CREATE TABLE `user_visit_action`(
  `date` string,
  `user_id` bigint,
  `session_id` string,
  `page_id` bigint,
  `action_time` string,
  `search_keyword` string,
  `click_category_id` bigint,
  `click_product_id` bigint,
  `order_category_ids` string,
  `order_product_ids` string,
  `pay_category_ids` string,
  `pay_product_ids` string,
  `city_id` bigint)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/module/data/user_visit_action.txt' into table sparkpractice.user_visit_action;

CREATE TABLE `product_info`(
  `product_id` bigint,
  `product_name` string,
  `extend_info` string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/module/data/product_info.txt' into table sparkpractice.product_info;

CREATE TABLE `city_info`(
  `city_id` bigint,
  `city_name` string,
  `area` string)
row format delimited fields terminated by '\t';
load data local inpath '/opt/module/data/city_info.txt' into table sparkpractice.city_info;

二、需求

2.1 需求简介

这里的热门商品是从点击量的维度来看的,计算各个区域前三大热门商品,并备注上每一个商品在主要城市中的分布比例,超过两个城市用其余显示。
例如:

2021-05-13_184130

2.2 思路分析

1)使用sql来完成,碰到复杂的需求,可使用udf或udaf
2)查询出来全部的点击记录,并与city_info表链接,获得每一个城市所在的地区,与Product_info表链接获得产品名称
3)按照地区和商品名称分组,统计出每一个商品在每一个地区的总点击次数
4)每一个地区内按照点击次数降序排列
5)只取前三名,并把结果保存在数据库中
6)城市备注须要自定义UDAF函数

2.3 代码实现

1)UDAF函数定义

class AreaClickUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
  // 输入数据的类型:  北京  String
  override def inputSchema: StructType = {
    StructType(StructField("city_name", StringType) :: Nil)
    //        StructType(Array(StructField("city_name", StringType)))
  }

  // 缓存的数据的类型: 北京->1000, 天津->5000  Map,  总的点击量  1000/?
  override def bufferSchema: StructType = {
    // MapType(StringType, LongType) 还须要标注 map的key的类型和value的类型
    StructType(StructField("city_count", MapType(StringType, LongType)) :: StructField("total_count", LongType) :: Nil)
  }

  // 输出的数据类型  "北京21.2%,天津13.2%,其余65.6%"  String
  override def dataType: DataType = StringType

  // 相同的输入是否应用有相同的输出.
  override def deterministic: Boolean = true

  // 给存储数据初始化
  override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    //初始化map缓存
    buffer(0) = Map[String, Long]()
    // 初始化总的点击量
    buffer(1) = 0L
  }

  // 分区内合并 Map[城市名, 点击量]
  override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    // 首先拿到城市名, 而后把城市名做为key去查看map中是否存在, 若是存在就把对应的值 +1, 若是不存在, 则直接0+1
    val cityName = input.getString(0)
    //        val map: collection.Map[String, Long] = buffer.getMap[String, Long](0)
    val map: Map[String, Long] = buffer.getAs[Map[String, Long]](0)
    buffer(0) = map + (cityName -> (map.getOrElse(cityName, 0L) + 1L))
    // 碰到一个城市, 则总的点击量要+1
    buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1L
  }

  // 分区间的合并
  override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    val map1 = buffer1.getAs[Map[String, Long]](0)
    val map2 = buffer2.getAs[Map[String, Long]](0)

    // 把map1的键值对与map2中的累积, 最后赋值给buffer1
    buffer1(0) = map1.foldLeft(map2) {
      case (map, (k, v)) =>
        map + (k -> (map.getOrElse(k, 0L) + v))
    }

    buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)
  }

  // 最终的输出. "北京21.2%,天津13.2%,其余65.6%"
  override def evaluate(buffer: Row): Any = {
    val cityCountMap = buffer.getAs[Map[String, Long]](0)
    val totalCount = buffer.getLong(1)

    var citysRatio: List[CityRemark] = cityCountMap.toList.sortBy(-_._2).take(2).map {
      case (cityName, count) => {
        CityRemark(cityName, count.toDouble / totalCount)
      }
    }
    // 若是城市的个数超过2才显示其余
    if (cityCountMap.size > 2) {
      citysRatio = citysRatio :+ CityRemark("其余", citysRatio.foldLeft(1D)(_ - _.cityRatio))
    }
    citysRatio.mkString(", ")
  }
}


case class CityRemark(cityName: String, cityRatio: Double) {
  val formatter = new DecimalFormat("0.00%")
  override def toString: String = s"$cityName:${formatter.format(cityRatio)}"
}

2)具体实现

object SparkSQL04_TopN {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .master("local[2]")
      .appName("AreaClickApp")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()
    spark.sql("use sparkpractice")
    // 0 注册自定义聚合函数
    spark.udf.register("city_remark", new AreaClickUDAF)
    // 1. 查询出全部的点击记录,并和城市表产品表作内链接
    spark.sql(
      """
        |select
        |    c.*,
        |    v.click_product_id,
        |    p.product_name
        |from user_visit_action v join city_info c join product_info p on v.city_id=c.city_id and v.click_product_id=p.product_id
        |where click_product_id>-1
      """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t1")

    // 2. 计算每一个区域, 每一个产品的点击量
    spark.sql(
      """
        |select
        |    t1.area,
        |    t1.product_name,
        |    count(*) click_count,
        |    city_remark(t1.city_name)
        |from t1
        |group by t1.area, t1.product_name
      """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t2")

    // 3. 对每一个区域内产品的点击量进行倒序排列
    spark.sql(
      """
        |select
        |    *,
        |    rank() over(partition by t2.area order by t2.click_count desc) rank
        |from t2
      """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t3")

    // 4. 每一个区域取top3

    spark.sql(
      """
        |select
        |    *
        |from t3
        |where rank<=3
      """.stripMargin).show

    //释放资源
    spark.stop()

  }
}

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