Spark入门之六：SparkSQL实战

1. 介绍
   

   SparkSQL引入了一种新的RDD——SchemaRDD，SchemaRDD由行对象（Row）以及描述行对象中每列数据类型的Schema组成；SchemaRDD很象传统数据库中的表。SchemaRDD可以通过RDD、Parquet文件、JSON文件、或者通过使用hiveql查询hive数据来建立。SchemaRDD除了可以和RDD一样操作外，还可以通过registerTempTable注册成临时表，然后通过SQL语句进行操作。

   值得注意的是：

   lSpark1.1使用registerTempTable代替1.0版本的registerAsTable

   lSpark1.1在hiveContext中，hql()将被弃用，sql()将代替hql()来提交查询语句，统一了接口。

   l使用registerTempTable注册表是一个临时表，生命周期只在所定义的sqlContext或hiveContext实例之中。换而言之，在一个sqlContext（或hiveContext）中registerTempTable的表不能在另一个sqlContext（或hiveContext）中使用。

   另外，Spark1.1提供了语法解析器选项spark.sql.dialect，就目前而言，Spark1.1提供了两种语法解析器：sql语法解析器和hiveql语法解析器。

   lsqlContext现在只支持sql语法解析器（SQL-92语法）

   lhiveContext现在支持sql语法解析器和hivesql语法解析器，默认为hivesql语法解析器，用户可以通过配置切换成sql语法解析器，来运行hiveql不支持的语法，如select 1。

   l切换可以通过下列方式完成：

   l在sqlContexet中使用setconf配置spark.sql.dialect

   l在hiveContexet中使用setconf配置spark.sql.dialect

   l在sql命令中使用 set spark.sql.dialect=value

   SparkSQL1.1对数据的查询分成了2个分支：sqlContext 和 hiveContext。至于两者之间的关系，hiveSQL继承了sqlContext，所以拥有sqlontext的特性之外，还拥有自身的特性（最大的特性就是支持hive）。

   
   
2. 演示版本：spark-1.4.1-bin-hadoop2.6
3. sqlContext
   
   1. 使用Case Class定义RDD
      1. 介绍
         对于Case Class方式，首先要定义Case Class，在RDD的Transform过程中使用Case Class可以隐式转化成SchemaRDD，然后再使用registerTempTable注册成表。注册成表后就可以在sqlContext对表进行操作，如select 、insert、join等。注意，case class可以是嵌套的，也可以使用类似Sequences 或 Arrays之类复杂的数据类型。
      2. 演示代码
         

         scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
         scala> import sqlContext.implicits._
         scala> case class Person(name:String,age:Int)
         scala> val people=sc.textFile("hdfs://cloud25:9000/data/people.txt").map(_.split(",")).map(p=>Person(p(0),p(1).trim.toInt)).toDF()
         scala> teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

   2. parquest演示
      1. 介绍
         sqlContext可以读取parquet文件，由于parquet文件中保留了schema的信息，所以不需要使用case class来隐式转换。sqlContext读入parquet文件后直接转换成SchemaRDD，也可以将SchemaRDD保存成parquet文件格式。
         
      2. 演示代码
         

         scala> import sqlContext.implicits._
         scala> sqlContext.setConf("spark.sql.parquet.binaryAsString", "true") //解决文件中parquet中binary字段的问题
         scala> val wikiData = sqlContext.parquetFile("hdfs://cloud25:9000/data/wiki_parquet").toDF()
         scala> wikiData.count()
         scala> wikiData.registerTempTable("wikidata")
         scala> val countResult = sqlContext.sql("SELECT COUNT(*) FROM wikiData").collect()
         scala> val queryResult= sqlContext.sql("SELECT username, COUNT(*) AS cnt FROM wikiData WHERE username <> '' GROUP BY username ORDER BY cnt DESC LIMIT 10")
         scala> queryResult.collect().foreach(println)

   3. Join演示
      1. 介绍
         sqlContext可以从多个种类的SchemaRDD中执行join操作
      2. 演示代码
         

         scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
         scala> import sqlContext.implicits._
         scala> case class Person(name:String,age:Int)
         scala> val people=sc.textFile("hdfs://cloud25:9000/data/people.txt").map(_.split(",")).map(p=>Person(p(0),p(1).trim.toInt)).toDF()
         scala> people.saveAsParquetFile("hdfs://cloud25:9000/data/people.parquet")
         scala> val parquetFile = sqlContext.parquetFile("hdfs://cloud25:9000/data/people.parquet")
         scala> people.registerTempTable("people")
         scala> parquetFile.registerTempTable("parquetFile")
         scala> val jointbls = sqlContext.sql("SELECT people.name FROM people join parquetFile where people.name=parquetFile.name")
         scala> jointbls.collect.foreach(println)

4. hiveContext
   
   1. 描述
      到1.4.1一版本，可以动过两种方式与hive集成，第一种是使用已经部署好的metastore，如果使用这种方式需要在spark中添加hive的相关配置，第二种:如果没有配置相关的信息，hiveContext会在当前目录自己创建metadata_db以及warehouse 
   2. 配置过程
      以下配置流程仅仅针对描述中的第一种情况（使用已有metastore）
      1. 后台启动metasore服务
      2. 创建/opt/cloud/spark-1.4.1-bin-hadoop2.6/conf/hive-site.xml文件，并编辑内容如下：
         

          
          
          
            
             hive.metastore.uris 
             thrift://cloud25:9083 
             Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore. 
            
         

      3. 启动spark-shell:./spark-shell --master=spark://cloud25:7077 --executor-memory=2g
   3. 代码演示
      1. 使用已有metastore的代码
         

         scala> val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
         scala> hiveContext.sql("select count(*) from SOGOUQ1 where S_SEQ=1 and C_SEQ=2").collect.foreach(println)
          scala> hiveContext.sql("select count(*) from SOGOUQ1 where S_SEQ=1 and C_SEQ=2 and WEBSITE like '%baidu%'").collect.foreach(println)
         scala> hiveContext.sql("select WEBSESSION,count(WEBSESSION) as cw from SOGOUQ1 group by WEBSESSION order by cw desc limit 10").collect.foreach(println)

      2. 独立维护metastore的代码
         

         scala> val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
         scala> hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")

   4. 性能比较
      下列的表格给出了hive基于hadoop以及spark的性能对比，由于都没有Hadoop,Spark集群都没有做优化，所以结果仅供参考
      

      语句	hive on hadoop(s)	hive on spark(s)
      Select count(*) from SOGOUQ1;	29.291	2.496752
      select count(*) from SOGOUQ1 where S_SEQ=1 and C_SEQ=2;	26.421	2.83421
      select count(*) from SOGOUQ1 where S_SEQ=1 and C_SEQ=2  and WEBSITE like '%baidu%';	26.122	1.692844
      select WEBSESSION,count(WEBSESSION) as cw from  SOGOUQ1 group by WEBSESSION order by cw desc limit 10;	56.313	5.857438