Spark SQL快速入门（进阶）

0x00 教程内容

1. 基础环境准备
2. Spark SQL 基础编程操作
3. 执行 SQL 语句
4. 保存 DataFrame 为其他格式
5. 支持多种数据源

本文的前置教程课程为： Spark SQL快速入门（基础）

0x01 基础环境准备

1. 启动 Spark-Shell

spark-shell

2. 准备数据

vi /home/hadoop-sny/datas/teacher.json

{
     "name":"shaonaiyi", "age":"30", "height":198}
{
     "name":"shaonaier", "age":"28", "height":174}
{
     "name":"shaonaisan", "age":"25", "height":178}
{
     "name":"shaonaisi", "age":"21", "height":183}
{
     "name":"shaonaiwu", "age":"32", "height":165}

3. 生成DataFrame

在 spark-shell 中输入如下代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder().appName("PersonApp").getOrCreate()
import spark.implicits._
val teacherDF = spark.read.json("/home/hadoop-sny/datas/teacher.json")

0x02 Spark SQL 基础编程操作

1. show()

teacherDF.show()

show()：显示所有的数据
show(n) ：显示前n条数据
show(true): 字段最多显示20个字符，默认为true
show(false): 取消最多显示20个字符的限制
show(n, true）：显示前n条并最多显示20个字符

字段最多显示20个字符的意思是，比如name字段，名称太长，超过了20个字符的话，会显示成 ...，如果不超过则不会。

2. printSchema()

打印数据表的 Schema信息（结构）：

teacherDF.printSchema()

3. 获取指定字段的统计信息

teacherDF.describe("height").show() //其中，Count:记录条数，Mean:平均值，Stddev:样本标准差，Min:最小值，Max:最大值

4. 获取数据操作

collect()：获取所有数据到数组
collectAsList()：获取所有数据到List。

teacherDF.collect()
teacherDF.collectAsList()

first(): 获取第一行记录；
head(n)：获取前 n 行记录；
take(n): 获取前 n 行数据；
takeAsList(n): 获取前 n 行数据，并以 List 的形式展示。

PS：head与take的结果其实是一样的。

5. 查询操作

查询名称为 shaonaiyi 或 年龄是30岁的数据：

teacherDF.where("name = 'shaonaiyi' or age = 28").show()

展示所有的老师名：

teacherDF.select("name").show()

展示所有的老师名及身高：

teacherDF.select("name", "height").show()

6. 过滤操作

展示所有年龄为30岁的老师，打印老师的名称与身高：

teacherDF.filter(teacherDF("age").equalTo("30")).select("name", "height").show()

limit(n)方法获取指定的 DataFrame 的前 n 行记录，得到的是一个新转化生成的 DataFrame 对象。

teacherDF.limit(3).show()

7. 排序操作

排序操作有两种方法：orderBy()和sort()；
都是按指定字段排序，默认为升序。
desc：降序
asc ：升序

teacherDF.orderBy(teacherDF("height").desc).show(false)

8. 统计操作

groupBy()和count()操作

计算所有年龄和年龄的数量：

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

0x03 执行 SQL 语句

SparkSession 提供了 SparkSession.sql() 方法，SQL 语句可以直接作为字符串传入 sql()方法中，具体可以学习相关的 SQL 知识。

首先需要将 DataFrame 注册为临时表才可以在该表上执行 SQL 语句：

teacherDF.createOrReplaceTempView("teacher")

查询身高在 170-190 之间的老师：

val sqlDF = spark.sql("SELECT name,height FROM teacher WHERE height >= 170 and height <= 190")

sqlDF.show()

如果在同一个应用的不同 session 会话中需要重用一个临时表，可以把它注册成为全局临时表，全局临时表会一直存在并在所有会话中共享直到应用程序终止。

// 注册成为全局临时表
teacherDF.createGlobalTempView("GlobalTeacher")

// newSession()返回一个新的spark对象，引用全局临时表需要 global_temp 标识
spark.newSession().sql("SELECT name,height FROM global_temp.GlobalTeacher WHERE height >= 170 and height <= 190").show()

如果重复创建表的话会报错，提示表已经存在，此时就可以使用：createOrReplaceGlobalTempView()：

teacherDF.createOrReplaceGlobalTempView("GlobalTeacher")

0x04 保存 DataFrame 为其他格式

1. 默认为Parquet格式

parquet 是 Spark SQL 读取的默认数据文件格式，我们把先前从 JSON 中读取的 DataFrame 保存为这种格式，只保存名称和身高两项数据：

teacherDF.select("name", "height").write.format("parquet").save("/home/hadoop-sny/datas/teacher.parquet")

/home/hadoop-sny/datas/teacher.parquet 文件夹被会被创建并存入名称和身高。另开一个终端，可以查看文件夹下的内容：

2. 保存为其他格式

此外，你也可以保存成一份json文件：

teacherDF.select("name", "height").write.format("json").save("/home/hadoop-sny/datas/teacher-test.json")

查看内容，如图：

3. 保存模式

保存操作可以选择使用多种存储模式： SaveMode , 它可以指定如何处理现有数据。比如当执行 Overwrite 时, 在写入新数据之前，原有的数据将被删除。

Scala/Java	Any Language	Meaning
SaveMode.ErrorIfExists (default)	“error” (default)	将 DataFrame 保存到数据源时, 如果数据已经存在, 则会抛出异常
SaveMode.Append	“append”	将 DataFrame 保存到数据源时, 如果 数据/表 已存在, 则 DataFrame 的内容将被附加到现有数据中
SaveMode.Overwrite	“overwrite”	覆盖模式意味着将 DataFrame 保存到 数据源 时, 如果 数据表已经存在, 则预期 DataFrame 的内容将覆盖现有数据
SaveMode.Ignore	“ignore”	忽略模式意味着当将 DataFrame 保存到 数据源 时, 如果数据已经存在, 则保存操作预期不会保存 DataFrame 的内容, 并且不更改现有数据。这与 SQL 中的 CREATE TABLE IF NOT EXISTS 类似

比如：使用overwrite方式以parquet形式写出去:

teacherDF.select("name", "height").write.format("json").mode("overwrite").save("/home/hadoop-sny/datas/teacher-test.json")

退出原本的目录，重新进入查看一下文件，生成的时间变了，因为重新生成了文件，并且覆盖了以前生成的文件，其他的模式也是类似的，此处不再反复截图。

0x05 支持多种数据源

1. 通用 load、save 函数

Spark SQL的默认数据源格式为 parquet 格式。当文件是 parquet 格式时，Spark SQL 可以直接在该文件上执行查询操作。

代码示例如下：

val usersDF = spark.read.load("路径/users.parquet")
usersDF.select("name", "age").write.save("namesAndAge.parquet")

2. 指定其他格式数据源

当数据源不是 parquet 文件却是内置格式的时候，使用指定简称(json, jdbc, orc, libsvm, csv, text)即可。同时还可以对 DataFrame 进行类型转换。

代码示例如下：

val usersDF = spark.read.format("json").load("路径/users.json")
usersDF.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")

0xFF 总结

1. 本文的前置教程课程为： Spark SQL快速入门（基础），关于Spark SQL的操作还有很多知识，此处仅仅是入门教程，有机会再写相应的教程。
2. 关于RDD、DataFrame、DataSet的互相转换是非常重要的知识点，请留意我的博客，点赞、评论、关注，有时间分享给大家，谢谢！

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作者简介：邵奈一
全栈工程师、市场洞察者、专栏编辑
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