通过IDEA编写Spark SQL, 以编程方式执行Spark SQL查询, 使用Scala语言操作Spark SQL 25

1. 使用Scala语言操作Spark SQL, 将RDD转为DataFrame

• 前面我们学习了如何在Spark Shell中使用SQL完成查询，现在我们通过IDEA编写Spark SQL查询程序。

Spark官网提供了两种方法来实现从RDD转换得到DataFrame，

• 第一种方法是利用反射机制，推导包含某种类型的RDD，通过反射将其转换为指定类型的DataFrame，适用于提前知道RDD的schema。
• 第二种方法通过编程接口与RDD进行交互获取schema，并动态创建DataFrame，在运行时决定列及其类型。

首先在maven项目的pom.xml中添加Spark SQL的依赖。

<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11artifactId>
    <version>2.0.2version>
dependency>

1.1 通过反射推断Schema

• scala支持使用case class类型导入RDD转换为DataFrame，通过case class创建schema，case class的参数名称会被利用反射机制作为列名。
• 这种RDD可以高效的转换为DataFrame并注册为表。
• 代码如下, 如下代码包括DSL语言风格和SQL语言风格,两个风格操作SparkSQL

package com.acece.SparkSql
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
  * RDD转化成DataFrame:利用反射机制
  */
//todo:定义一个样例类Person
case class Person(id:Int,name:String,age:Int) 

object CaseClassSchema {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
      //todo：1、构建sparkSession 指定appName和master的地址
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
                              .appName("CaseClassSchema")
                              .master("local[2]").getOrCreate()
      //todo:2、从sparkSession获取sparkContext对象
      val sc: SparkContext = spark.sparkContext
      sc.setLogLevel("WARN")//设置日志输出级别
      //todo:3、加载数据
      val dataRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\person.txt")
      //todo:4、切分每一行记录
      val lineArrayRDD: RDD[Array[String]] = dataRDD.map(_.split(" "))
      //todo:5、将RDD与Person类关联
      val personRDD: RDD[Person] = lineArrayRDD.map(x=>Person(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
      //todo:6、创建dataFrame,需要导入隐式转换
      import spark.implicits._
      val personDF: DataFrame = personRDD.toDF()

    //todo-------------------DSL语法操作 start--------------
    //1、显示DataFrame的数据，默认显示20行
    personDF.show()
    //2、显示DataFrame的schema信息
    personDF.printSchema()
    //3、显示DataFrame记录数
    println(personDF.count())
    //4、显示DataFrame的所有字段
    personDF.columns.foreach(println)
    //5、取出DataFrame的第一行记录
    println(personDF.head())
    //6、显示DataFrame中name字段的所有值
    personDF.select("name").show()
    //7、过滤出DataFrame中年龄大于30的记录
    personDF.filter($"age" > 30).show()
    //8、统计DataFrame中年龄大于30的人数
    println(personDF.filter($"age">30).count())
    //9、统计DataFrame中按照年龄进行分组，求每个组的人数
    personDF.groupBy("age").count().show()
    //todo-------------------DSL语法操作 end-------------

    //todo--------------------SQL操作风格 start-----------
    //todo:将DataFrame注册成表
    personDF.createOrReplaceTempView("t_person")
    //todo:传入sql语句，进行操作

    spark.sql("select * from t_person").show()

    spark.sql("select * from t_person where name='zhangsan'").show()

    spark.sql("select * from t_person order by age desc").show()
    //todo--------------------SQL操作风格 end-------------


    sc.stop()
	spark.stop()
  }
}

1.2 通过StructType直接指定Schema

当case class不能提前定义好时,可以通过以下三步创建DataFrame

• 将RDD转换为包含row的RDD.
• 基于StructType类型创建schema，与第一步创建的RDD相匹配.
• 通过SparkSession的createDataFrame方法,对第一步的RDD应用schema创建DataFrame
  代码如下:

package com.acece.SparkSql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}

/**
  * RDD转换成DataFrame:通过指定schema构建DataFrame
  */
object SparkSqlSchema {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
      //todo:1、创建SparkSession,指定appName和master
      val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
                                .appName("SparkSqlSchema")
                                .master("local[2]")
                                .getOrCreate()
      //todo:2、获取sparkContext对象
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
      //todo:3、加载数据
    val dataRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\person.txt")
      //todo:4、切分每一行
    val dataArrayRDD: RDD[Array[String]] = dataRDD.map(_.split(" "))
      //todo:5、加载数据到Row对象中
    val personRDD: RDD[Row] =  	 dataArrayRDD.map(x=>Row(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
      //todo:6、创建schema
    val schema:StructType= StructType(Seq(
                                      StructField("id", IntegerType, false),
                                      StructField("name", StringType, false),
                                      StructField("age", IntegerType, false)
                                    ))

     //todo:7、利用personRDD与schema创建DataFrame
    val personDF: DataFrame = spark.createDataFrame(personRDD,schema)

    //todo:8、DSL操作显示DataFrame的数据结果
    personDF.show()

    //todo:9、将DataFrame注册成表
    personDF.createOrReplaceTempView("t_person")
    
    //todo:10、sql语句操作
    spark.sql("select * from t_person").show()

    spark.sql("select count(*) from t_person").show()


    sc.stop()
	spark.stop()
  }
}

2. 编写Spark SQL程序操作HiveContext

• HiveContext是对应spark-hive这个项目,与hive有部分耦合, 支持hql,是SqlContext的子类.
• 在Spark2.0之后，HiveContext和SqlContext在SparkSession进行了统一，可以通过操作SparkSession来操作HiveContext和SqlContext。

2.1 添加pom依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.sparkgroupId>
    <artifactId>spark-hive_2.11artifactId>
    <version>2.0.2version>
dependency>

2.2 代码实现

package com.acece.SparkSql

import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
  * todo:Sparksql操作hive的sql
  */
object HiveSupport {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
      //todo:1、创建sparkSession
     val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
       .appName("HiveSupport")
       .master("local[2]")
       .config("spark.sql.warehouse.dir", "d:\\spark-warehouse")
       .enableHiveSupport() //开启支持hive
       .getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")  //设置日志输出级别


    //todo:2、操作sql语句

    spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")
    spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH './data/student.txt' INTO TABLE person")
    spark.sql("select * from person ").show()
    spark.stop()
  }
}

需要在当前项目下创建一个data目录，然后在data目录下创建一个student.txt数据文件。