Spark系列3 - Spark SQL

1 从Shark到Spark SQL

Spark SQL的前生是Shark，即Hive on Spark。Shark本质是通过Hive的HQL进行解析，将HiveQL翻译成Spark上对应的RDD操作，然后通过Hive的Metadata获取数据数据库里的元数据，并根据元数据从HDFS上读取文件，最后由Shark将获取的数据放到Spark上运算。

Shark提供了类似Hive的功能，区别是Hive将输入的HiveQL转换成MapReduce作业，而Shark将HiveQL转换成Spark作业。Shark复用了Hive中的HiveQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等，可以近似的认为，Shark仅将物理计划从MapReduce作业替换成Spark作业。

Shark继承了大量的Hive代码，给优化和维护带来了很大的不变，特别是基于MapReduce设计的部分，成为整个项目的瓶颈，因此2014年7月，Databricks宣布终止对Shark的开发，将重点放到Spark SQL上。Spark SQL允许开发人员可以直接操作RDD，同时也可查询在Hive上存放的外部数据，因此Spark SQL在使用SQL进行外部查询的同时，也能进行更复杂的数据分析。Hive、Shark和Spark SQL的架构对比下图，

Spark SQL在Shark原有架构的基础上，重写了逻辑执行计划的优化部分，解决了Shark存在的问题。Spark SQL引入了DataFrame，用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以来自Hive、HDFS、Cassandra等。

2 RDD和DataFrame

RDD是分布式的Java对象的集合，对象的内部结构对于RDD而言却是不可知的。DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息，DataFrame是带有schema的RDD。二者的对比如下图，

Spark2.0之后，Spark使用了全新的SparkSession，替换了Spark1.6中的SQLContext和HiveContext。

3 DataFrame编程

DataFrame的创建

import org.apache.spark.sql.SparkSession // spark-shell中默认已导入

读取json格式的数据，创建DataFrame

import spark.implicits._
val df = spark.read.json("hdfs://master:8020/data/people.json")
df.show()
val df1 = spark.read.format("json").load("hdfs://master:8020/data/people.json")
df1.show()

DataFrame的保存

val df = spark.read.json("hdfs://master:8020/data/people.json")
df.write.json("hdfs://master:8020/data/people_new.json")
df.write.parquet("hdfs://master:8020/data/people_new.parquet")
df.write.csv("hdfs://master:8020/data/people_new.csv")

df.write.format("json").save("hdfs://master:8020/data/people_new1.json")
df.write.format("parquet").save("hdfs://master:8020/data/people_new1.parquet")
df.write.format("csv").save("hdfs://master:8020/data/people_new1.csv")

注意：save保存文件时对应的参数是一个路径而不是文件名。

DataFrame的常用操作

df.printSchema() 打印DataFrame的模式
df.select() 从DataFrame中选择部分字段

df.select("name","Age").show()
df.select(df("name"), df("Age")+1).show() // 修改字段值
df.select(df("name").as("username"), df("Age").as("userage")).show() // 给字段重命名

df.filter() 实现条件查询，获取满足条件的记录

df.filter(df("age") > 20).show()

df.groupBy() 对记录进行分组

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

df.sort() 对记录进行排序

df.sort(df("name").asc).show
df.sort(df("age").desc).show
df.sort(df("age").desc, df("name")).show

df.map(func) 对记录安装func进行转换

从RDD转换到DataFrame

注意：这里的转换主要指无格式的文本文件、MySQL、Hive等无法直接生成DataFrame的数据进行转换，对于json、csv、parquet格式的文件，会自动的进行隐式转换，不需要进行这样的转换。从RDD转换到DataFrame有两种转换方法：
方法1：利用反射机制推断RDD模式，适用于对已知数据结构的转换；
方法2：使用编程方式定义RDD模式，使用编程结构构造一个schema，并将其应用的已知的RDD上；

利用反射机制推断RDD

import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder
import org.apache.spark.sql.Encoder
import spark.implicits._

case class Person(name: String, age: Long)
val people = spark.sparkContext.textFile("hdfs://master:8020/data/people.txt")
val peopleDf = people.map(_.split(",")).map(attributes => Person(attributes(0), attributes(1).trim.toInt)).toDF()
peopleDf.createOrReplaceTempView("people") //必须转成临时表才能供查询使用
val peopleRDD = spark.sql("select name,age from people where age > 20")
peopleRDD.map(t => {"Name: "+t(0) +", age: "+t(1)}).show()

• 上述代码中定义了一个case class，只有case class才能被Spark隐式转换成DataFrame，因此定义了一个cass class；
• 生成DataFrame之后，Spark要求必须把DataFrame注册为临时表，才能供后面的查询使用，上述临时表的名称为people；

采用编程方式定义RDD模式

当无法定义case class时，就需要采用编程方式定义RDD模式，具体需要3步：

• 第一步：制作表头，表头也就是表的模式，包括字段名，类型和是否允许为空等信息
• 第二步：制作表中记录；
• 第三步：把表头和表中记录拼装在一起；

import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row

// generate Field
val fields = Array(StructField("name", StringType, true), StructField("age", IntegerType, true)) 
val schema = StructType(fields)

// generate Record
val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("hdfs://master:8020/data/people.txt")
val rowRDD = peopleRDD.map(_.split(",")).map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim.toInt))

// combine
val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)

peopleDf.createOrReplaceTempView("people") //必须转成临时表才能供查询使用
val peopleRecord = spark.sql("select name,age from people")
peopleRecord.show()

4 Spark SQL读写MySQL

通过JDBC连接数据库

① 在mysql库中创建表，并插入数据
② 拷贝mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar 到各个spark节点($SPAK_HOME/jars)
③ 启动spark-shell
spark-shell --jars /root/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/jars/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar
–driver-class-path /root/software/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/jars/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar

说明：若环境变量配置完整，启动spark-shell不带上述参数，也是可以直接使用JDBC的。本文在实验的过程中，启动spark-shell未带任何参数。

从MySQL中读取数据

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ReadMySql {
    def main(args: Array[String]) = {
        val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
        val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").
            option("url", "jdbc:mysql://192.168.2.180:3306/spark").
            option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").
            option("dbtable","student").
            option("user","root").
            option("password", "hunter").
            load()
        jdbcDF.show()
    }
}

向MySQL中写数据(在spark-shell中交互操作)

import java.util.Properties
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row

object InsertMySql {
    def main(args: Array[String]) = {
        val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
        val studentRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array("7,TianQiQi,M,30","8,GouDan,M,18")).map(_.split(","))
        val fields = Array(
            StructField("id", IntegerType, true),
            StructField("name", StringType, true), 
            StructField("gender", StringType, true), 
            StructField("age", IntegerType, true)) 
        val schema = StructType(fields)
        
        val rowRDD = studentRDD.map(p => {Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).trim, p(3).toInt)})
        val studentDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
        
        val prop = new Properties()
        prop.put("user","root")
        prop.put("password", "hunter")
        prop.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
        
        studentDF.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://192.168.2.180:3306/spark", "spark.student", prop)
    }
}

5 SparkSQL 读写 Hive

Hive的部署和安装参考：apache-hive-1.2.2安装

初始配置

检查当前的Spark版本是否包含Hive支持，在spark-shell交互界面输入：

import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext

若引入不报错，则说明当前的spark已经支持Hive。
在Hive中创建库和表并插入记录

create database if not exists sparkhive;
show databases;

use sparkhive;

create table if not exists sparkhive.student(
    id int, name string, gender string, age int
);

insert into student values(1, "ZhangSan", "F", 23);
insert into student values(2, "LiSi", "M", 24);

select * from student;

设置Spark的环境变量。为了让Spark能够顺利的访问Hive，需要在spark-env.sh中添加如下变量：

export HIVE_HOME=/root/software/apache-hive-1.2.1-bin
export HIVE_CONF_DIR=$HIVE_HOME/conf
export SPARK_CLASSPATH=$HBASE_HOME/lib:$HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar

其他节点分发：

cd $HBASE_HOME/conf 
scp hbase-env.sh slave1:/root/software/hbase-1.2.1/conf
scp hbase-env.sh slave2:/root/software/hbase-1.2.1/conf
scp hbase-env.sh slave3:/root/software/hbase-1.2.1/conf

cd $HIVE_HOME
scp -r lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar conf/ slave1:$HIVE_HOME
scp -r lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar conf/ slave2:$HIVE_HOME
scp -r lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar conf/ slave3:$HIVE_HOME

拷贝hive-site.xml到$SPARK_HOME/conf目录下

cp $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml   $SPARK_HOME/conf

注意：如果不将hive-site.xml拷贝到spark的conf目录下，会出现找不到表的异常。

从hive中读数据

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ReadHive {
    def main(args: Array[String]) = {
        val warehouseLocation = "spark-warehouse"
        val spark = SparkSession.builder().
            appName("Spark Hive Example").
            config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation).
            enableHiveSupport().getOrCreate()
            
        import spark.implicits._
        import spark.sql
        sql("select * from sparkhive.student").show()
    }
}

向hive中写数据

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row

object InsertHive {
    def main(args: Array[String]) = {
        val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate()
        import spark.sql
        import spark.implicits._
        
        val studentRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array("30,TianQi,M,30","40,ErGouZi,F,18")).map(_.split(","))
        val fields = Array(
            StructField("id", IntegerType, true),
            StructField("name", StringType, true), 
            StructField("gender", StringType, true), 
            StructField("age", IntegerType, true)) 
        val schema = StructType(fields)
        
        val rowRDD = studentRDD.map(p => {Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).trim, p(3).toInt)})
        
        val studentDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
        
        studentDF.registerTempTable("tempTable")
        
        sql("insert into sparkhive.student select * from tempTable")
    }
}

错误和异常的解决方法

yarn cluster模式使用SQL找不到表 报错：
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found:
at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.package$AnalysisErrorAt.failAnalysis(package.scala:42)atorg.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer$ResolveRelations$.getTable(Analyzer.scala:306)

解决方法：
1 Using SparkSession.enableHiveSupport() instead of deprecated SQLContext or HiveContext.
2 copy hive-site.xml into SPARK CONF (/usr/lib/spark/conf) directory
3 Adding the same directory to the classpath while executing the jar