Spark中文手册6：Spark-sql由入门到精通

问题导读
1、什么是SparkContext？
2、如何配置Parquet？
3、如何高效的从Apache Hive中读出和写入数据？







（一）开始
Spark中所有相关功能的入口点是 SQLContext 类或者它的子类， 创建一个SQLContext的所有需要仅仅是一个SparkContext。

1. val sc: SparkContext // An existing SparkContext.
   
2. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
   
3. 
   
4. // createSchemaRDD is used to implicitly convert an RDD to a SchemaRDD.
   
5. import sqlContext.createSchemaRDD

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除了一个基本的SQLContext，你也能够创建一个HiveContext，它支持基本SQLContext所支持功能的一个超集。它的额外的功能包括用更完整的HiveQL分析器写查询去访问HiveUDFs的能力、 从Hive表读取数据的能力。用HiveContext你不需要一个已经存在的Hive开启，SQLContext可用的数据源对HiveContext也可用。HiveContext分开打包是为了避免在Spark构建时包含了所有 的Hive依赖。如果对你的应用程序来说，这些依赖不存在问题，Spark 1.2推荐使用HiveContext。以后的稳定版本将专注于为SQLContext提供与HiveContext等价的功能。

用来解析查询语句的特定SQL变种语言可以通过spark.sql.dialect选项来选择。这个参数可以通过两种方式改变，一种方式是通过setConf方法设定，另一种方式是在SQL命令中通过SET key=value 来设定。对于SQLContext，唯一可用的方言是“sql”，它是Spark SQL提供的一个简单的SQL解析器。在HiveContext中，虽然也支持"sql"，但默认的方言是“hiveql”。这是因为HiveQL解析器更 完整。在很多用例中推荐使用“hiveql”。



（二）RDDs
Spark支持两种方法将存在的RDDs转换为SchemaRDDs。第一种方法使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的模式(schema)。在你写spark程序的同时，当你已经知道了模式，这种基于反射的 方法可以使代码更简洁并且程序工作得更好。

创建SchemaRDDs的第二种方法是通过一个编程接口来实现，这个接口允许你构造一个模式，然后在存在的RDDs上使用它。虽然这种方法更冗长，但是它允许你在运行期之前不知道列以及列 的类型的情况下构造SchemaRDDs。

利用反射推断模式

Spark SQL的Scala接口支持将包含样本类的RDDs自动转换为SchemaRDD。这个样本类定义了表的模式。

给样本类的参数名字通过反射来读取，然后作为列的名字。样本类可以嵌套或者包含复杂的类型如序列或者数组。这个RDD可以隐式转化为一个SchemaRDD，然后注册为一个表。表可以在后续的 sql语句中使用。

1. // sc is an existing SparkContext.
   
2. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
   
3. // createSchemaRDD is used to implicitly convert an RDD to a SchemaRDD.
   
4. import sqlContext.createSchemaRDD
   
5. 
   
6. // Define the schema using a case class.
   
7. // Note: Case classes in Scala 2.10 can support only up to 22 fields. To work around this limit,
   
8. // you can use custom classes that implement the Product interface.
   
9. case class Person(name: String, age: Int)
   
10. 
    
11. // Create an RDD of Person objects and register it as a table.
    
12. val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))
    
13. people.registerTempTable("people")
    
14. 
    
15. // SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext.
    
16. val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
    
17. 
    
18. // The results of SQL queries are SchemaRDDs and support all the normal RDD operations.
    
19. // The columns of a row in the result can be accessed by ordinal.
    
20. teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

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编程指定模式

当样本类不能提前确定（例如，记录的结构是经过编码的字符串，或者一个文本集合将会被解析，不同的字段投影给不同的用户），一个SchemaRDD可以通过三步来创建。

从原来的RDD创建一个行的RDD
创建由一个StructType表示的模式与第一步创建的RDD的行结构相匹配
在行RDD上通过applySchema方法应用模式

1. // sc is an existing SparkContext.
   
2. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
   
3. 
   
4. // Create an RDD
   
5. val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
   
6. 
   
7. // The schema is encoded in a string
   
8. val schemaString = "name age"
   
9. 
   
10. // Import Spark SQL data types and Row.
    
11. import org.apache.spark.sql._
    
12. 
    
13. // Generate the schema based on the string of schema
    
14. val schema =
    
15.   StructType(
    
16.     schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))
    
17. 
    
18. // Convert records of the RDD (people) to Rows.
    
19. val rowRDD = people.map(_.split(",")).map(p => Row(p(0), p(1).trim))
    
20. 
    
21. // Apply the schema to the RDD.
    
22. val peopleSchemaRDD = sqlContext.applySchema(rowRDD, schema)
    
23. 
    
24. // Register the SchemaRDD as a table.
    
25. peopleSchemaRDD.registerTempTable("people")
    
26. 
    
27. // SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext.
    
28. val results = sqlContext.sql("SELECT name FROM people")
    
29. 
    
30. // The results of SQL queries are SchemaRDDs and support all the normal RDD operations.
    
31. // The columns of a row in the result can be accessed by ordinal.
    
32. results.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
    

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（三）Parquet文件
Parquet是一种柱状(columnar)格式，可以被许多其它的数据处理系统支持。Spark SQL提供支持读和写Parquet文件的功能，这些文件可以自动地保留原始数据的模式。

加载数据

1. // sqlContext from the previous example is used in this example.
   
2. // createSchemaRDD is used to implicitly convert an RDD to a SchemaRDD.
   
3. import sqlContext.createSchemaRDD
   
4. 
   
5. val people: RDD[Person] = ... // An RDD of case class objects, from the previous example.
   
6. 
   
7. // The RDD is implicitly converted to a SchemaRDD by createSchemaRDD, allowing it to be stored using Parquet.
   
8. people.saveAsParquetFile("people.parquet")
   
9. 
   
10. // Read in the parquet file created above.  Parquet files are self-describing so the schema is preserved.
    
11. // The result of loading a Parquet file is also a SchemaRDD.
    
12. val parquetFile = sqlContext.parquetFile("people.parquet")
    
13. 
    
14. //Parquet files can also be registered as tables and then used in SQL statements.
    
15. parquetFile.registerTempTable("parquetFile")
    
16. val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age >= 13 AND age <= 19")
    
17. teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

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配置

可以在SQLContext上使用setConf方法配置Parquet或者在用SQL时运行SET key=value命令来配置Parquet。

（四）JSON数据集

Spark SQL能够自动推断JSON数据集的模式，加载它为一个SchemaRDD。这种转换可以通过下面两种方法来实现

• jsonFile ：从一个包含JSON文件的目录中加载。文件中的每一行是一个JSON对象
• jsonRDD ：从存在的RDD加载数据，这些RDD的每个元素是一个包含JSON对象的字符串
  

注意，作为jsonFile的文件不是一个典型的JSON文件，每行必须是独立的并且包含一个有效的JSON对象。结果是，一个多行的JSON文件经常会失败

1. // sc is an existing SparkContext.
   
2. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
   
3. 
   
4. // A JSON dataset is pointed to by path.
   
5. // The path can be either a single text file or a directory storing text files.
   
6. val path = "examples/src/main/resources/people.json"
   
7. // Create a SchemaRDD from the file(s) pointed to by path
   
8. val people = sqlContext.jsonFile(path)
   
9. 
   
10. // The inferred schema can be visualized using the printSchema() method.
    
11. people.printSchema()
    
12. // root
    
13. //  |-- age: integer (nullable = true)
    
14. //  |-- name: string (nullable = true)
    
15. 
    
16. // Register this SchemaRDD as a table.
    
17. people.registerTempTable("people")
    
18. 
    
19. // SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext.
    
20. val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
    
21. 
    
22. // Alternatively, a SchemaRDD can be created for a JSON dataset represented by
    
23. // an RDD[String] storing one JSON object per string.
    
24. val anotherPeopleRDD = sc.parallelize(
    
25.   """{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil)
    
26. val anotherPeople = sqlContext.jsonRDD(anotherPeopleRDD)

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（五）Hive表

Spark SQL也支持从Apache Hive中读出和写入数据。然而，Hive有大量的依赖，所以它不包含在Spark集合中。可以通过-Phive和-Phive-thriftserver参数构建Spark，使其 支持Hive。注意这个重新构建的jar包必须存在于所有的worker节点中，因为它们需要通过Hive的序列化和反序列化库访问存储在Hive中的数据。

当和Hive一起工作是，开发者需要提供HiveContext。HiveContext从SQLContext继承而来，它增加了在MetaStore中发现表以及利用HiveSql写查询的功能。没有Hive部署的用户也 可以创建HiveContext。当没有通过hive-site.xml配置，上下文将会在当前目录自动地创建metastore_db和warehouse。

1. // sc is an existing SparkContext.
   
2. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
   
3. 
   
4. sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
   
5. sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
   
6. 
   
7. // Queries are expressed in HiveQL
   
8. sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)

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