SparkSql使用入门

Spark SQL是spark套件中一个模板，它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算，类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。

Spark SQL的特点：
1、和Spark Core的无缝集成，可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来完成逻辑实现。
2、统一的数据访问方式，Spark SQL提供标准化的SQL查询。
3、Hive的继承，Spark SQL通过内嵌的hive或者连接外部已经部署好的hive案例，实现了对hive语法的继承和操作。
4、标准化的连接方式，Spark SQL可以通过启动thrift Server来支持JDBC、ODBC的访问，将自己作为一个BI Server使用

Spark SQL数据抽象：
1、RDD(Spark1.0)->DataFrame(Spark1.3)->DataSet(Spark1.6)
2、Spark SQL提供了DataFrame和DataSet的数据抽象
3、DataFrame就是RDD+Schema，可以认为是一张二维表格，劣势在于编译器不进行表格中的字段的类型检查，在运行期进行检查
4、DataSet是Spark最新的数据抽象，Spark的发展会逐步将DataSet作为主要的数据抽象，弱化RDD和DataFrame.DataSet包含了DataFrame所有的优化机制。除此之外提供了以样例类为Schema模型的强类型
5、DataFrame=DataSet[Row]
6、DataFrame和DataSet都有可控的内存管理机制，所有数据都保存在非堆上，都使用了catalyst进行SQL的优化。

Spark SQL客户端查询：
1、可以通过Spark-shell来操作Spark SQL，spark作为SparkSession的变量名，sc作为SparkContext的变量名
2、可以通过Spark提供的方法读取json文件，将json文件转换成DataFrame
3、可以通过DataFrame提供的API来操作DataFrame里面的数据。
4、可以通过将DataFrame注册成为一个临时表的方式，来通过Spark.sql方法运行标准的SQL语句来查询。

日常开发中可根据需要选择hive或者sparksql,本人更偏向使用sparksql代码写起来比hive要简单许多,先上一段代码

package com.debug;

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class SparkSql01 {

	public static void main(String[] args) {
		SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("json文件读取1").master("local").getOrCreate();
		//Dataset row=spark.read().json("./data/json");
		Dataset row=spark.read().format("json").load("./data/json");
		row.printSchema();
	
		
		row.createOrReplaceTempView("t1");
		Dataset row1=spark.sql("select name,age from t1");
		//Dataset转成RDD
		JavaRDD rdd=row1.javaRDD();
		
		rdd.foreach(new VoidFunction() {

			public void call(Row r) throws Exception {
				String name=r.getAs("name").toString();
				//Long age=r.getLong(r.fieldIndex("age"));
				long age=r.getAs("age")!=null?r.getAs("age"):0;
				System.out.println(name+","+age);
				
			}
		});
		
		spark.stop();
	}

}

sparksql执行后返回Row类型的DataSet, spark2.X之后官方建议使用DataSet因为DataSet在RDD的基础上做了很多优化，使用起来也和RDD大同小异，来看下对应的json文件

{"name":"zhangsan","age":20}
{"name":"lisi"}
{"name":"wangwu","age":18}
{"name":"wangwu","age":18}

执行结果如下

 

 sparksql除了可以读取普通json格式外还可以读取嵌套的json或者嵌套的JsonArray,先上一个读取单层嵌套的例子，数据如下

{"name":"王大锤","address":{"city":"昆明","detailAddress":"五华区拓东路"}}
{"name":"黄小明","address":{"city":"上海","detailAddress":"浦东新区川沙路"}}
{"name":"蔡依林","address":{"city":"北京","detailAddress":"东城区"}}
{"name":"周杰伦","address":{"city":"杭州","detailAddress":"萧山区"}}
{"name":"李现","address":{"city":"广州","detailAddress":"白云区xxx路"}}

这种情况下要取得city和detailAddress在sql的表现形式就是address.city和address.detailAddress

package com.debug;

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class ReadJson01 {

	public static void main(String[] args) {
		SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("读取嵌套json").master("local").getOrCreate();
		Dataset row=spark.read().format("json").load("./data/userInfo.txt");
		
		//row.printSchema();
		//row.show();
		
		row.createOrReplaceTempView("t1");
		Dataset row1=spark.sql("select name,address.city,address.detailAddress from t1 order by name desc");
		row1.show();
		
		
		
		spark.stop();
	}

}

运行结果如下：

接着就是嵌套的为json数组的情况，数据如下：

{"name":"王大锤","myScore":[{"score1":89,"score2":91},{"score1":78,"score2":81}]}
{"name":"黄小明","myScore":[{"score1":75,"score2":90},{"score1":63,"score2":55}]}

这种情况相对来说要复杂一些，我们需要把name和myScore使用toDF转换成DataFrame,myScore为数组不能直接转换，需要使用explode先解析

package com.debug;

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;



public class ReadJson02 {

	public static void main(String[] args) {
		SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("嵌套json数组").master("local").getOrCreate();
		Dataset ds=spark.read().format("json").load("./data/userList.txt");
		
		Dataset res=ds.select(ds.col("name"),functions.explode(ds.col("myScore"))).toDF("name","score");

		res.printSchema();
		
		res.createOrReplaceTempView("t1");
		//Dataset row1=spark.sql("select name,score.score1,score.score2 from t1 order by name desc");
		Dataset row1=spark.sql("select name,avg(score.score1) avgS1,avg(score.score2) avgS2 from t1 group by name");
		row1.show();
		
		spark.stop();
	}

}

下面是运行效果图：