第三篇|Spark SQL编程指南

在《第二篇|Spark Core编程指南》一文中，对Spark的核心模块进行了讲解。本文将讨论Spark的另外一个重要模块--Spark SQL，Spark SQL是在Shark的基础之上构建的，于2014年5月发布。从名称上可以看出，该模块是Spark提供的关系型操作API，实现了SQL-on-Spark的功能。对于一些熟悉SQL的用户，可以直接使用SQL在Spark上进行复杂的数据处理。通过本文，你可以了解到：

• Spark SQL简介
• DataFrame API&DataSet API
• Catalyst Optimizer优化器
• Spark SQL基本操作
• Spark SQL的数据源
• RDD与DataFrame相互转换
• Thrift server与Spark SQL CLI

Spark SQL简介

Spark SQL是Spark的其中一个模块，用于结构化数据处理。与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL提供的接口为Spark提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息，Spark SQL会使用这些额外的信息来执行额外的优化。使用SparkSQL的方式有很多种，包括SQL、DataFrame API以及Dataset API。值得注意的是，无论使用何种方式何种语言，其执行引擎都是相同的。实现这种统一，意味着开发人员可以轻松地在不同的API之间来回切换，从而使数据处理更加地灵活。

DataFrame API&DataSet API

DataFrame API

DataFrame代表一个不可变的分布式数据集合，其核心目的是让开发者面对数据处理时，只关心要做什么，而不用关心怎么去做，将一些优化的工作交由Spark框架本身去处理。DataFrame是具有Schema信息的，也就是说可以被看做具有字段名称和类型的数据，类似于关系型数据库中的表，但是底层做了很多的优化。创建了DataFrame之后，就可以使用SQL进行数据处理。

用户可以从多种数据源中构造DataFrame，例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有RDD。DataFrame API支持Scala，Java，Python和R，在Scala和Java中，row类型的DataSet代表DataFrame，即Dataset[Row]等同于DataFrame。

DataSet API

DataSet是Spark 1.6中添加的新接口，是DataFrame的扩展，它具有RDD的优点（强类型输入，支持强大的lambda函数）以及Spark SQL的优化执行引擎的优点。可以通过JVM对象构建DataSet，然后使用函数转换（map，flatMap，filter)。值得注意的是，Dataset API在Scala和 Java中可用，Python不支持Dataset API。

另外，DataSet API可以减少内存的使用，由于Spark框架知道DataSet的数据结构，因此在持久化DataSet时可以节省很多的内存空间。

Catalyst Optimizer优化器

在Catalyst中，存在两种类型的计划：

• 逻辑计划（Logical Plan）：定义数据集上的计算，尚未定义如何去执行计算。每个逻辑计划定义了一系列的用户代码所需要的属性(查询字段)和约束(where条件)，但是不定义该如何执行。具体如下图所示：

image

• 物理计划(Physical Plan):物理计划是从逻辑计划生成的，定义了如何执行计算，是可执行的。举个栗子：逻辑计划中的JOIN会被转换为物理计划中的sort merge JOIN。需要注意，Spark会生成多个物理计划，然后选择成本最低的物理计划。具体如下图所示：

image

在Spark SQL中，所有的算子操作会被转换成AST(abstract syntax tree,抽象语法树)，然后将其传递给Catalyst优化器。该优化器是在Scala的函数式编程基础会上构建的，Catalyst支持基于规则的(rule-based)和基于成本的(cost-based)优化策略。

Spark SQL的查询计划包括4个阶段(见下图)：

image

• 1.分析
• 2.逻辑优化
• 3.物理计划
• 4.生成代码，将查询部分编译成Java字节码

注意：在物理计划阶段，Catalyst会生成多个计划，并且会计算每个计划的成本，然后比较这些计划的成本的大小，即基于成本的策略。在其他阶段，都是基于规则的的优化策略。

分析

Unresolved Logical plan --> Logical plan。Spark SQL的查询计划首先起始于由SQL解析器返回的AST，或者是由API构建的DataFrame对象。在这两种情况下，都会存在未处理的属性引用(某个查询字段可能不存在，或者数据类型错误)，比如查询语句:SELECT col FROM sales,关于字段col的类型，或者该字段是否是一个有效的字段，只有等到查看该sales表时才会清楚。当不能确定一个属性字段的类型或者没能够与输入表进行匹配时，称之为未处理的。Spark SQL使用Catalyst的规则以及Catalog对象(能够访问数据源的表信息)来处理这些属性。首先会构建一个Unresolved Logical Plan树，然后作用一系列的规则，最后生成Logical Plan。

逻辑优化

Logical plan --> Optimized Logical Plan。逻辑优化阶段使用基于规则的优化策略，比如谓词下推、投影裁剪等。经过一些列优化过后，生成优化的逻辑计划Optimized Logical Plan。

物理计划

Optimized Logical Plan -->physical Plan。在物理计划阶段，Spark SQL会将优化的逻辑计划生成多个物理执行计划，然后使用Cost Model计算每个物理计划的成本，最终选择一个物理计划。在这个阶段，如果确定一张表很小(可以持久化到内存)，Spark SQL会使用broadcast join。

需要注意的是，物理计划器也会使用基于规则的优化策略，比如将投影、过滤操作管道化一个Spark的map算子。此外，还会将逻辑计划阶段的操作推到数据源端(支持谓词下推、投影下推)。

代码生成

查询优化的最终阶段是生成Java字节码，使用Quasi quotes来完成这项工作的。

经过上面的分析，对Catalyst Optimizer有了初步的了解。关于Spark的其他组件是如何与Catalyst Optimizer交互的呢？具体如下图所示：

image

如上图所示：ML Pipelines, Structured streaming以及 GraphFrames都使用了DataFrame/Dataset
APIs，并且都得益于 Catalyst optimiser。

Quick Start

创建SparkSession

SparkSession是Dataset与DataFrame API的编程入口，从Spark2.0开始支持。用于统一原来的HiveContext和SQLContext，为了兼容两者，仍然保留这两个入口。通过一个SparkSession入口，提高了Spark的易用性。下面的代码展示了如何创建一个SparkSession：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession
  .builder()
  .appName("Spark SQL basic example")
  .config("spark.some.config.option", "some-value")
  .getOrCreate()
//导入隐式转换，比如将RDD转为DataFrame
import spark.implicits._

创建DataFrame

创建完SparkSession之后，可以使用SparkSession从已经存在的RDD、Hive表或者其他数据源中创建DataFrame。下面的示例使用的是从一个JSON文件数据源中创建DataFrame：

/**
* {"name":"Michael"}
* {"name":"Andy", "age":30}
* {"name":"Justin", "age":19}
*/
val df = spark.read.json("E://people.json")
//输出DataFrame的内容
df.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

DataFrame基本操作

创建完DataFrame之后，可以对其进行一些列的操作，具体如下面代码所示：

// 打印该DataFrame的信息
df.printSchema()
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)

// 查询name字段
df.select("name").show()
// +-------+
// |   name|
// +-------+
// |Michael|
// |   Andy|
// | Justin|
// +-------+

// 将每个人的age + 1
df.select($"name", $"age" + 1).show()
// +-------+---------+
// |   name|(age + 1)|
// +-------+---------+
// |Michael|     null|
// |   Andy|       31|
// | Justin|       20|
// +-------+---------+

// 查找age大于21的人员信息
df.filter($"age" > 21).show()
// +---+----+
// |age|name|
// +---+----+
// | 30|Andy|
// +---+----+

// 按照age分组，统计每种age的个数
df.groupBy("age").count().show()
// +----+-----+
// | age|count|
// +----+-----+
// |  19|    1|
// |null|    1|
// |  30|    1|
// +----+-----+

在程序中使用SQL查询

上面的操作使用的是DSL(domain-specific language)方式，还可以直接使用SQL对DataFrame进行操作，具体如下所示：

// 将DataFrame注册为SQL的临时视图
// 该方法创建的是一个本地的临时视图，生命周期与其绑定的SparkSession会话相关
// 即如果创建该view的session结束了，该view也就消失了
df.createOrReplaceTempView("people")
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

Global Temporary View

上面使用的是Temporary views的方式，该方式是Spark Session范围的。如果将创建的view可以在所有session之间共享，可以使用Global Temporary View的方式创建view，具体如下：

// 将DataFrame注册为全局临时视图(global temporary view)
// 该方法创建的是一个全局的临时视图，生命周期与其绑定的Spark应用程序相关，
// 即如果应用程序结束，会自动被删除
// 全局临时视图是可以跨Spark Session的，系统保留的数据库名为`global_temp`
// 当查询时，必须要加上全限定名，如`SELECT * FROM global_temp.view1`
df.createGlobalTempView("people")

// 全局临时视图默认的保留数据库为:`global_temp` 
spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

// 全局临时视图支持跨Spark Session会话
spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

创建DataSet

DataSet与RDD很类似，但是，RDD使用的Java的序列化器或者Kyro序列化，而DataSet使用的是Encoder对在网络间传输的对象进行序列化的。创建DataSet的示例如下：

case class Person(name: String, age: Long)
// 创建DataSet
val caseClassDS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS()
caseClassDS.show()
// +----+---+
// |name|age|
// +----+---+
// |Andy| 32|
// +----+---+

// 通过导入Spark的隐式转换spark.implicits._
// 可以自动识别数据类型
val primitiveDS = Seq(1, 2, 3).toDS()
primitiveDS.map(_ + 1).collect() // 返回: Array(2, 3, 4)

// 通过调用as方法，DataFrame可以转为DataSet，
val path = "E://people.json"
val peopleDS = spark.read.json(path).as[Person]
peopleDS.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

RDD与DataFrame相互转换

Spark SQL支持两种不同的方式将RDD转换为DataFrame。第一种是使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的模式，这种基于反射的方式可以提供更简洁的代码，如果在编写Spark应用程序时，已经明确了schema，可以使用这种方式。第二种方式是通过可编程接口来构建schema，然后将其应用于现有的RDD。此方式编写的代码更冗长，此种方式创建的DataFrame，直到运行时才知道该DataFrame的列及其类型。

下面案例的数据集如下people.txt：

Tom, 29
Bob, 30
Jack, 19

通过反射的方式

Spark SQL的Scala接口支持自动将包含样例类的RDD转换为DataFrame。样例类定义表的schema。通过反射读取样例类的参数名称，并映射成column的名称。

object RDD2DF_m1 {
  //创建样例类
  case class  Person(name: String, age: Int)
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("RDD2DF_m1")
      .master("local")
      .getOrCreate()
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
    Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.OFF)
    runRDD2DF(spark)
  }

  private def runRDD2DF(spark: SparkSession) = {
    //导入隐式转换,用于RDD转为DataFrame
    import spark.implicits._
    //从文本文件中创建RDD，并将其转换为DataFrame
    val peopleDF = spark.sparkContext
      .textFile("file:///E:/people.txt")
      .map(_.split(","))
      .map(attributes => Person(attributes(0), attributes(1).trim.toInt))
      .toDF()
    //将DataFrame注册成临时视图
    peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
    // 运行SQL语句
    val teenagersDF = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
    // 使用字段索引访问列
    teenagersDF.map(teenager => "Name: " + teenager(0)).show()
    // +----------+
    // |     value|
    // +----------+
    // |Name: Jack|
    // +----------+

    // 通过字段名访问列
    teenagersDF.map(teenager => "Name: " + teenager.getAs[String]("name")).show()
    // +------------+
    // |       value|
    // +------------+
    // |Name: Jack|
    // +------------+
  }
}

通过构建schema的方式

通过构建schema的方式创建DataFrame主要包括三步：

• 1.从原始RDD创建Row类型的RDD
• 2.使用StructType，创建schema
• 3.通过createDataFrame方法将schema应用于Row类型的RDD

object RDD2DF_m2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("RDD2DF_m1")
      .master("local")
      .getOrCreate()
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
    Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.OFF)
    runRDD2DF(spark)
  }

  private def runRDD2DF(spark: SparkSession) = {
    //导入隐式转换,用于RDD转为DataFrame
    import spark.implicits._
    //创建原始RDD
    val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("E:/people.txt")
    //step 1 将原始RDD转换为ROW类型的RDD
    val rowRDD = peopleRDD
      .map(_.split(","))
      .map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim.toInt))
    //step 2 创建schema
    val schema = StructType(Array(
      StructField("name", StringType, true),
      StructField("age", IntegerType, true)
    ))
    //step 3 创建DF
    val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
    // 将DataFrame注册成临时视图
    peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
    // 运行SQL语句
    val results = spark.sql("SELECT name FROM people")
    // 使用字段索引访问列
    results.map(attributes => "Name: " + attributes(0)).show()
    // +----------+
    // |     value|
    // +----------+
    // | Name: Tom|
    // | Name: Bob|
    // | Name: Jack|
    // +----------+
  }
}

Spark SQL的数据源

Spark SQL支持通过DataFrame接口对各种数据源进行操作，可以使用关系转换以及临时视图对DataFrame进行操作。常见的数据源包括以下几种：

文件数据源

• Parquet文件
• JSON文件
• CSV文件
• ORC文件

private def runBasicDataSourceExample(spark: SparkSession): Unit = {
    /**
      * 读取parquet文件数据源,并将结果写入到parquet文件
      */

    val usersDF = spark
      .read
      .load("E://users.parquet")
    usersDF.show()
    // 将DF保存到parquet文件
    usersDF
      .select("name", "favorite_color")
      .write
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .save("E://namesAndFavColors.parquet")
    /**
      * 读取json文件数据源,并将结果写入到parquet文件
      */

    val peopleDF = spark
      .read
      .format("json")
      .load("E://people.json")
    peopleDF.show()
    // 将DF保存到parquet文件
    peopleDF
      .select("name", "age")
      .write
      .format("parquet")
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .save("E://namesAndAges.parquet")

    /**
      * 读取CSV文件数据源
      */
    val peopleDFCsv = spark.read.format("csv")
      .option("sep", ";")
      .option("inferSchema", "true")
      .option("header", "true")
      .load("E://people.csv")

    /**
      * 将usersDF写入到ORC文件
      */
    usersDF.write.format("orc")
      .option("orc.bloom.filter.columns", "favorite_color")
      .option("orc.dictionary.key.threshold", "1.0")
      .option("orc.column.encoding.direct", "name")
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .save("E://users_with_options.orc")

    /**
      * 将peopleDF保存为持久化表，一般保存为Hive中
      */
    peopleDF
      .write
      .option("path","E://warehouse/people_bucketed") // 保存路径
      .bucketBy(42, "name")           // 按照name字段分桶
      .sortBy("age")                  // 按照age字段排序
      .saveAsTable("people_bucketed")

    /**
      * 将userDF保存为分区文件，类似于Hive分区表
      */
    usersDF
      .write
      .partitionBy("favorite_color")  // 分区字段
      .format("parquet")        // 文件格式
      .mode(SaveMode.Overwrite) // 保存模式
      .save("E://namesPartByColor.parquet")

    /**
      *
      */
    usersDF
      .write
      .option("path","E://warehouse/users_partitioned_bucketed") // 保存路径
      .partitionBy("favorite_color")  // 分区
      .bucketBy(42, "name")           // 分桶
      .saveAsTable("users_partitioned_bucketed")

    spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS people_bucketed")
    spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS users_partitioned_bucketed")
  }

保存模式

Scala/Java	Meaning
SaveMode.ErrorIfExists(default)	如果目标文件已经存在，则报异常
SaveMode.Append	如果目标文件或表已经存在，则将结果追加进去
SaveMode.Overwrite	如果目标文件或表已经存在，则覆盖原有的内容
SaveMode.Ignore	类似于SQL中的CREATE TABLE IF NOT EXISTS，如果目标文件或表已经存在，则不做任何操作

保存为持久化表

DataFrame可以被保存为Hive的持久化表，值得注意的是，这种方式并不依赖与Hive的部署，也就是说Spark会使用Derby创建一个默认的本地Hive metastore，与createOrReplaceTempView不同，该方式会直接将结果物化。

对于基于文件的数据源( text, parquet, json等)，在保存的时候可以指定一个具体的路径，比如 df.write.option("path", "/some/path").saveAsTable("t")(存储在指定路径下的文件格式为parquet)。当表被删除时，自定义的表的路径和表数据不会被移除。如果没有指定具体的路径，spark默认的是warehouse的目录(/user/hive/warehouse),当表被删除时，默认的表路径也会被删除。

Hive数据源

见下面小节：Spark SQL集成Hive

JDBC数据源

Spark SQL还包括一个可以使用JDBC从其他数据库读取数据的数据源。与使用JdbcRDD相比，应优先使用此功能。这是因为结果作为DataFrame返回，它们可以在Spark SQL中轻松处理或与其他数据源连接。JDBC数据源也更易于使用Java或Python，因为它不需要用户提供ClassTag。

可以使用Data Sources API将远程数据库中的表加载为DataFrame或Spark SQL临时视图。用户可以在数据源选项中指定JDBC连接属性。 user并且password通常作为用于登录数据源的连接属性提供。除连接属性外，Spark还支持以下不区分大小写的选项：

属性名称	解释
url	要连接的JDBC URL
dbtable	读取或写入的JDBC表
query	指定查询语句
driver	用于连接到该URL的JDBC驱动类名
partitionColumn, lowerBound, upperBound	如果指定了这些选项，则必须全部指定。另外， numPartitions必须指定
numPartitions	表读写中可用于并行处理的最大分区数。这也确定了并发JDBC连接的最大数量。如果要写入的分区数超过此限制，我们可以通过coalesce(numPartitions)在写入之前进行调用将其降低到此限制
queryTimeout	默认为0，查询超时时间
fetchsize	JDBC的获取大小，它确定每次要获取多少行。这可以帮助提高JDBC驱动程序的性能
batchsize	默认为1000，JDBC批处理大小，这可以帮助提高JDBC驱动程序的性能。
isolationLevel	事务隔离级别，适用于当前连接。它可以是一个NONE，READ_COMMITTED，READ_UNCOMMITTED，REPEATABLE_READ，或SERIALIZABLE，对应于由JDBC的连接对象定义，缺省值为标准事务隔离级别READ_UNCOMMITTED。此选项仅适用于写作。
sessionInitStatement	在向远程数据库打开每个数据库会话之后，在开始读取数据之前，此选项将执行自定义SQL语句，使用它来实现会话初始化代码。
truncate	这是与JDBC writer相关的选项。当SaveMode.Overwrite启用时，就会清空目标表的内容，而不是删除和重建其现有的表。默认为false
pushDownPredicate	用于启用或禁用谓词下推到JDBC数据源的选项。默认值为true，在这种情况下，Spark将尽可能将过滤器下推到JDBC数据源。

object JdbcDatasetExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("JdbcDatasetExample")
      .master("local") //设置为本地运行
      .getOrCreate()
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
    Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.OFF)
    runJdbcDatasetExample(spark)
  }

  private def runJdbcDatasetExample(spark: SparkSession): Unit = {
    //注意：从JDBC源加载数据
    val jdbcPersonDF = spark.read
      .format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://localhost/mydb")
      .option("dbtable", "person")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123qwe")
      .load()
    //打印jdbcDF的schema
    jdbcPersonDF.printSchema()
    //打印数据
    jdbcPersonDF.show()

    val connectionProperties = new Properties()
    connectionProperties.put("user", "root")
    connectionProperties.put("password", "123qwe")
    //通过.jdbc的方式加载数据
    val jdbcStudentDF = spark
      .read
      .jdbc("jdbc:mysql://localhost/mydb", "student", connectionProperties)
    //打印jdbcDF的schema
    jdbcStudentDF.printSchema()
    //打印数据
    jdbcStudentDF.show()
    // 保存数据到JDBC源
    jdbcStudentDF.write
      .format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://localhost/mydb")
      .option("dbtable", "student2")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123qwe")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save()

    jdbcStudentDF
      .write
      .mode(SaveMode.Append)
      .jdbc("jdbc:mysql://localhost/mydb", "student2", connectionProperties)

  }
}

Spark SQL集成Hive

Spark SQL还支持读取和写入存储在Apache Hive中的数据。但是，由于Hive具有大量依赖项，因此这些依赖项不包含在默认的Spark发布包中。如果可以在类路径上找到Hive依赖项，Spark将自动加载它们。请注意，这些Hive依赖项也必须存在于所有工作节点(worker nodes)上，因为它们需要访问Hive序列化和反序列化库（SerDes）才能访问存储在Hive中的数据。

将hive-site.xml，core-site.xml以及hdfs-site.xml文件放在conf/下。

在使用Hive时，必须实例化一个支持Hive的SparkSession，包括连接到持久性Hive Metastore，支持Hive 的序列化、反序列化（serdes）和Hive用户定义函数。没有部署Hive的用户仍可以启用Hive支持。如果未配置hive-site.xml，则上下文(context)会在当前目录中自动创建metastore_db，并且会创建一个由spark.sql.warehouse.dir配置的目录，其默认目录为spark-warehouse，位于启动Spark应用程序的当前目录中。请注意，自Spark 2.0.0以来，该在hive-site.xml中的hive.metastore.warehouse.dir属性已被标记过时(deprecated)。使用spark.sql.warehouse.dir用于指定warehouse中的默认位置。可能需要向启动Spark应用程序的用户授予写入的权限。

​ 下面的案例为在本地运行(为了方便查看打印的结果)，运行结束之后会发现在项目的目录下E:\IdeaProjects\myspark创建了spark-warehouse和metastore_db的文件夹。可以看出没有部署Hive的用户仍可以启用Hive支持，同时也可以将代码打包，放在集群上运行。

object SparkHiveExample {


  case class Record(key: Int, value: String)

  def main(args: Array[String]) {


    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("Spark Hive Example")
      .config("spark.sql.warehouse.dir", "e://warehouseLocation")
      .master("local")//设置为本地运行
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()


    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.OFF)
    Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.OFF)
    import spark.implicits._
    import spark.sql
    //使用Spark SQL 的语法创建Hive中的表
    sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")
    sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'file:///e:/kv1.txt' INTO TABLE src")

    // 使用HiveQL查询
    sql("SELECT * FROM src").show()
    // +---+-------+
    // |key|  value|
    // +---+-------+
    // |238|val_238|
    // | 86| val_86|
    // |311|val_311|
    // ...

    // 支持使用聚合函数
    sql("SELECT COUNT(*) FROM src").show()
    // +--------+
    // |count(1)|
    // +--------+
    // |    500 |
    // +--------+

    // SQL查询的结果是一个DataFrame，支持使用所有的常规的函数
    val sqlDF = sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 AND key > 0 ORDER BY key")

    // DataFrames是Row类型的, 允许你按顺序访问列.
    val stringsDS = sqlDF.map {
      case Row(key: Int, value: String) => s"Key: $key, Value: $value"
    }
    stringsDS.show()
    // +--------------------+
    // |               value|
    // +--------------------+
    // |Key: 0, Value: val_0|
    // |Key: 0, Value: val_0|
    // |Key: 0, Value: val_0|
    // ...

    //可以通过SparkSession使用DataFrame创建一个临时视图
    val recordsDF = spark.createDataFrame((1 to 100).map(i => Record(i, s"val_$i")))
    recordsDF.createOrReplaceTempView("records")

    //可以用DataFrame与Hive中的表进行join查询
    sql("SELECT * FROM records r JOIN src s ON r.key = s.key").show()
    // +---+------+---+------+
    // |key| value|key| value|
    // +---+------+---+------+
    // |  2| val_2|  2| val_2|
    // |  4| val_4|  4| val_4|
    // |  5| val_5|  5| val_5|
    // ...

    //创建一个Parquet格式的hive托管表，使用的是HQL语法，没有使用Spark SQL的语法("USING hive")
    sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS hive_records(key int, value string) STORED AS PARQUET")

    //读取Hive中的表，转换成了DataFrame
    val df = spark.table("src")
    //将该DataFrame保存为Hive中的表，使用的模式(mode)为复写模式(Overwrite)
    //即如果保存的表已经存在，则会覆盖掉原来表中的内容
    df.write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("hive_records")
    // 查询表中的数据
    sql("SELECT * FROM hive_records").show()
    // +---+-------+
    // |key|  value|
    // +---+-------+
    // |238|val_238|
    // | 86| val_86|
    // |311|val_311|
    // ...

    // 设置Parquet数据文件路径
    val dataDir = "/tmp/parquet_data"
    //spark.range(10)返回的是DataSet[Long]
    //将该DataSet直接写入parquet文件
    spark.range(10).write.parquet(dataDir)
    // 在Hive中创建一个Parquet格式的外部表
    sql(s"CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS hive_ints(key int) STORED AS PARQUET LOCATION '$dataDir'")
    // 查询上面创建的表
    sql("SELECT * FROM hive_ints").show()
    // +---+
    // |key|
    // +---+
    // |  0|
    // |  1|
    // |  2|
    // ...

    // 开启Hive动态分区
    spark.sqlContext.setConf("hive.exec.dynamic.partition", "true")
    spark.sqlContext.setConf("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
    // 使用DataFrame API创建Hive的分区表
    df.write.partitionBy("key").format("hive").saveAsTable("hive_part_tbl")

    //分区键‘key’将会在最终的schema中被移除
    sql("SELECT * FROM hive_part_tbl").show()
    // +-------+---+
    // |  value|key|
    // +-------+---+
    // |val_238|238|
    // | val_86| 86|
    // |val_311|311|
    // ...

    spark.stop()

  }
}

Thrift server与Spark SQL CLI

可以使用JDBC/ODBC或者命令行访问Spark SQL，通过这种方式，用户可以直接使用SQL运行查询，而不用编写代码。

Thrift JDBC/ODBC server

Thrift JDBC/ODBC server与Hive的HiveServer2向对应，可以使用Beeline访问JDBC服务器。在Spark的sbin目录下存在start-thriftserver.sh脚本，使用此脚本启动JDBC/ODBC服务器：

./sbin/start-thriftserver.sh

使用beeline访问JDBC/ODBC服务器,Beeline会要求提供用户名和密码,在非安全模式下，只需输入用户名和空白密码即可

beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:10000

image

Spark SQL CLI

Spark SQL CLI是在本地模式下运行Hive Metastore服务并执行从命令行输入的查询的便捷工具。请注意，Spark SQL CLI无法与Thrift JDBC服务器通信。

要启动Spark SQL CLI，只需要在Spark的bin目录中运行以下命令：

./spark-sql 

image

总结

本文主要对Spark SQL进行了阐述，主要包括Spark SQL的介绍、DataFrame&DataSet API基本使用、Catalyst Optimizer优化器的基本原理、Spark SQL编程、Spark SQL数据源以及与Hive集成、Thrift server与Spark SQL CLI。下一篇将分享Spark Streaming编程指南。

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