SPark学习笔记：08-SParkSQL的DataFrame和DataSet操作

概述

在Spark中DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库的二维表格。和python的Pandas的DataFrame非常类似。DataFrame和RDD的区别主要在于，DataFrame带有Schema元信息，即DataFrame锁表示的二维表格数据集的每一列都带有名称和类型。

DataSet是分布式的数据集合，在Spark1.6中添加的一个新的抽象，是DataFrame的一个扩展。

• DataSet和DataFrame的关系：

DataFrame本质上也是一种DataSet，它是DataSet的一个特例，DataFrame=DataSet[Row]，他们之间可以相互转换

• DataSet的特性
  DataSet是强类型的，DataSet的每一个行都有一个指定的类型。比如DataSet[Car]、DataSet[Person]

DataFrame的常用API操作

添加maven依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-sql_2.12artifactId>
    <version>3.3.0version>
dependency>

创建SparkSession

SparkSession是操作SparkSQL的入口

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.{SparkConf}

//创建conf
val conf:SparkConf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("SparkSQLTest")

//创建SparkSession
val sparkSession:SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

DataFrame的创建

• 从json文件中创建

//读取json文件
val df = sparkSession.read.json("data/sensor.json")
df.show()
//结果如下：
+-------+-----------+----------+
|     id|temperature| timestamp|
+-------+-----------+----------+
|sensor1|       12.1|1639968630|
|sensor2|       13.1|1639968620|
+-------+-----------+----------+

• 从CSV文件中创建

//读取csv文件
val df = sparkSession.read.csv("data/sensor.csv")
df.show()

//结果如下：
+--------+----------+----+
|     _c0|       _c1| _c2|
+--------+----------+----+
|sensor_1|1639968630|13.4|
+--------+----------+----+

• 从TXT文件中创建

//txt
val input = "data/sensor.txt"
val df2 = sparkSession.read.text(input)
df2.show()

//结果如下，文件的每一行为DataFrame的一行，作为一列存储
+--------------------+
|               value|
+--------------------+
|sensor_1,16399686...|
|sensor_1,16399686...|
+--------------------+

• 从jdbc中读取数据

//读取jdbc
val mysql_jdbc_url = "jdbc:mysql://[email protected]:3307/news"
val properties = new Properties()
properties.put("root","root")
properties.put("password","root")
val df4 = sparkSession.read.jdbc(mysql_jdbc_url,"sensor",properties)
df4.show()

//结果如下
+-------+------------+-----------+
|     id|   timestamp|temperature|
+-------+------------+-----------+
|sensor1|159262321421|      32.00|
+-------+------------+-----------+

• 从现有的RDD中创建

package com.hjt.yxh.hw.sparksql

import com.hjt.yxh.hw.rdd.SensorReading
import org.apache.spark.{SparkConf}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext, SparkSession}
object SparkDataFrameApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local")
    conf.setAppName("Spark SQL basic example")

    //1.创建sparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .config(conf)
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._

    val inpath = "D:\\java_workspace\\BigData\\Spark\\SparkApp\\SparkLearn\\src\\main\\resources\\sensor.txt"

    val sensorDf:DataFrame = spark.sparkContext.textFile(inpath)
      .filter(_.nonEmpty)
      .map(data=>{
        val arrs = data.split(",")
        SensorReading(arrs(0),arrs(1).toLong,arrs(2).toDouble)
      }).toDF()
    spark.stop()
  }
}

Tips：注意，需要引入spark.implicits._ 隐式转换

• 创建DataFrame时指定Schema

val df1:DataFrame= sparkSession.read
.schema(
    StructType(Array(
        StructField("id",DataTypes.StringType,false),
        StructField("temperature",DataTypes.DoubleType,false),
        StructField("timestamp",DataTypes.LongType,false),
    ))
)
.json("data/sensor.json")

指定Scahema的好处就是能够对DataFrame的每一列的数据类型和约束进行规约，以提升性能。比如对于数字10，从文件中读取时，如果不指定schema，那么DataFrame的类型就是bigint，实际上我们可能只需要指定int就可以满足我们的条件。

DataFrame的DSL操作

• DataFrame的显示

val sparkSession:SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
val df1:DataFrame= sparkSession.read.json("data/sensor.json")

//显示
df1.show(5)

//显示前5行
df1.head(5)

//显示后5行
df1.tail(5)

• DataFrame选择部分列的操作

var df2 = df1.select("id","timestamp")
df2.show()

import sparkSession.implicits._
df2 = df1.select($"id",$"timestamp")
df2.show()

df2 = df1.select(df1.col("id"),df1.col("timestamp"))
df2.show()

//列运算，并取别名
df2 = df1.select(df1.col("id"),df1.col("temperature")*10 as("temp"))
df2.show()

• DataFrame条件过滤

1. 使用列名和列的表达式方式实现过滤

//条件过滤
var resultdf1 = df1.filter(df1.col("temperature")>20)

resultdf1 = df1.filter("temperature>30 and id='sensor1'")
//    resultdf1 = df1.where("$temperature > 30")

2. 使用匿名函数实现

//使用lamada函数的方式
resultdf1 = df1.filter(data=>{
data.getString(0).equals("sensor1")&& data.getDouble(1)>30.0
})

3. 使用自定义函数类的方式实现

import org.apache.spark.api.java.function.FilterFunction
class MyFilterFunction extends FilterFunction[Row]{
    override def call(value: Row): Boolean = {
      value.getString(0).equals("sensor1")&& value.getDouble(1)>30.0
    }
}
//使用自定义函数的方式
resultdf1 = df1.filter(new MyFilterFunction)
resultdf1.show()

• DataFrame分组聚合查询

import sparkSession.implicits._
//分组聚合查询
var df2 = df1.groupBy(df1.col("id")).count().select($"id",$"count" as "ttl")
df2.show()

df2 = df1.groupBy($"id").max("temperature").select($"id",$"max(temperature)" as "max_temp")
df2.show()

df2 = df1.groupBy($"id").avg("temperature").select($"id",$"avg(temperature)" as "avg_temp")
df2.show()

//聚合函数
import org.apache.spark.sql.functions._
df2 = df1.groupBy($"id").agg($"id",max("temperature"),min("temperature"))
df2.show()

df2 = df1.groupBy($"id").agg(Map(
  "temperature"->"max",
  "timestamp"->"min",
))
df2.show()

DataFrame的SQL操作

//注册成临时的视图，只在当前会话中可见
df1.createOrReplaceTempView("sensor")
var df2 = sparkSession.sql("SELECT * FROM SENSOR WHERE ID = 'sensor1'")
df2.show()

Tips：使用df.createOrReplaceTempView创建的表有一下特征：

• 临时表只在当前会话中可见，在其他会话中不可见
• 表的表名和列名是大小写不敏感的

如果需要全局使用，则需要创建全局表

df1.createOrReplaceGlobalTempView("sensor")

DataSet的常用操作

我们知道，DataFrame其实就是DataSet的一种特例，DataSet是一种强类型的数据集合，需要提供数据类型。所以DataSet的创建和DataFrame的创建非常类似。

DataSet的创建

import sparkSession.implicits._
val df1:Dataset[SensorReading]= sparkSession.read
  .schema(
    StructType(Array(
      StructField("id",DataTypes.StringType,false),
      StructField("temperature",DataTypes.DoubleType,false),
      StructField("timestamp",DataTypes.LongType,false),
    ))
  )
  .json("data/sensor.json").as[SensorReading]

df1.foreach(data=>{
  println("id\t"+data.id+"temperature\t"+data.temperature+"timestamp\t"+data.timestamp)
})

DataSet与DataFrame、RDD之间的关系和互转

在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们
和 RDD 有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：

• RDD是在Spark1.0中出来的
• DataFrame是在Spark1.3中出来的
• DataSet是在Spark1.6以后出来
  同样的数据使用这3中数据结构，他们分别计算以后，都会有相同的结果。不同的是他们的执行效率和执行方式。在后期的Spark版本中，Dataset有可能会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。

三者的共性：

• 都有惰性机制，在进行创建、转换时都不会立即执行，只有在遇到Action算子时，三者才会开始遍历执行
• RDD、DataFrame、Dataset都是spark平台下的分布式弹性数据集
• 三者有很多共同的函数，如filter、foreach等。
• 三者都有partition的概念
• DataFrame和Dataset可以使用模式匹配来获取各个字段的值和类型

三者的互转：

• RDD转化成DataFrame

val input:String = "data/sensor.txt"
val rdd:RDD[SensorReading] = sparkSession.sparkContext
  .textFile(input)
  .filter(_.nonEmpty)
    .map(data=>{
      val arr = data.split(",")
      SensorReading(arr(0),arr(1).toLong,arr(2).toDouble)
    })
//RDD 转换成DataFrame
import sparkSession.implicits._
val df1:DataFrame = rdd.toDF()
df1.show()

• RDD转化为DataSet

import sparkSession.implicits._
//RDD转Dataset
val ds:Dataset[SensorReading] = rdd.toDS()

• Dataset转化为DataFrame

ds.toDF()

• Dataset转化为RDD

ds.rdd
ds.toJavaRDD

• DataFrame转化为DataSet

df1.as[SensorReading]

• DataFrame转化为RDD

df1.rdd
df1.toJavaRDD