Spark-SQL

概述

Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。

对于开发人员来讲,SparkSQL 可以简化 RDD 的开发,提高开发效率,且执行效率非常快,所以实际工作中,基本上采用的就是 SparkSQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发,提高开发效率,提供了 2 个编程抽象,类似 Spark Core 中的 RDD：
DataFrame
DataSet

SparkSQL 特点

易整合

无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程

统一的数据访问

使用相同的方式连接不同的数据源

兼容 Hive

在已有的仓库上直接运行 SQL 或者 HiveQL，Hive 是早期唯一运行在 Hadoop 上的 SQL-on-Hadoop 工具。

标准数据连接

通过 JDBC 或者 ODBC 来连接

DataFrame 是什么

在 Spark 中,DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。

DataFrame 与 RDD 的主要区别在于,前者带有 schema 元信息,即 DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息,从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观 RDD,由于无从得知所存数据元素的具体内部结构,Spark Core 只能在 stage 层面进行简单、通用的流水线优化。

DataFrame 也支持嵌套数据类型(struct、array 和 map)。从 API易用性的角度上看, DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作,比函数式的 RDD API 要更加友好,门槛更低

上图直观地体现了 DataFrame 和 RDD 的区别。

左侧的 RDD[Person]虽然以 Person 为类型参数,但 Spark 框架本身不了解 Person 类的内部结构。而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息,使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。

DataFrame 是为数据提供了 Schema 的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待。

DataFrame 也是懒执行的,但性能上比 RDD 要高,主要原因:优化的执行计划,即查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。

DataSet 是什么

DataSet 是分布式数据集合。DataSet 是 Spark 1.6 中添加的一个新抽象,是 DataFrame的一个扩展。它提供了 RDD 的优势(强类型,使用强大的 lambda 函数的能力)以及 SparkSQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换(操作 map,flatMap,filter等等)。

DataSet 是 DataFrame API 的一个扩展,是 SparkSQL 最新的数据抽象

用户友好的 API 风格,既具有类型安全检查也具有 DataFrame 的查询优化特性;

用样例类来对 DataSet 中定义数据的结构信息,样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet 中的字段名称;

DataSet 是强类型的。比如可以有 DataSet[Car],DataSet[Person]。

DataFrame 是 DataSet 的特列,DataFrame=DataSet[Row] ,所以可以通过 as 方法将DataFrame 转换为 DataSet。Row 是一个类型,跟 Car、Person 这些的类型一样,所有的表结构信息都用 Row 来表示。获取数据时需要指定顺序

SparkSQL 核心编程

Spark Core 中,如果想要执行应用程序,需要首先构建上下文环境对象 SparkContext,Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装,不仅仅在模型上进行了封装,上下文环境对象也进行了封装。

在老的版本中,SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点:一个叫 SQLContext,用于 Spark自己提供的 SQL 查询;一个叫 HiveContext,用于连接 Hive 的查询。

SparkSession 是 Spark 最新的 SQL 查询起始点,实质上是 SQLContext 和 HiveContext的组合,所以在 SQLContex 和 HiveContext 上可用的 API 在 SparkSession 上同样是可以使用的。SparkSession 内部封装了 SparkContext,所以计算实际上是由 sparkContext 完成的。当我们使用 spark-shell 的时候, spark 框架会自动的创建一个名称叫做 spark 的 SparkSession 对象, 就像我们以前可以自动获取到一个 sc 来表示 SparkContext 对象一样

DataFrame

Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式。DataFrame API 既有 transformation 操作也有 action 操作。

创建 DataFrame

在 Spark SQL 中 SparkSession 是创建 DataFrame 和执行 SQL 的入口,创建 DataFrame有三种方式:

通过 Spark 的数据源进行创建;

从一个存在的 RDD 进行转换;

还可以从 HiveTable 进行查询返回。

1. 从 Spark 数据源进行创建

查看 Spark 支持创建文件的数据源格式

scala> spark.read.
csv format table text jdbc json textFile load option options orc parquet schema

在 spark 的 bin/data 目录中创建 user.json 文件

{"username":"zhangsan","age":20}
{"username":"lisi","age":30}
{"username":"wangwu","age":40}

读取 json 文件创建 DataFrame

scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, username: string]

注意:如果从内存中获取数据,spark 可以知道数据类型具体是什么。如果是数字,默认作为 Int 处理;但是从文件中读取的数字,不能确定是什么类型,所以用 bigint 接收,可以和Long 类型转换,但是和 Int 不能进行转换

展示结果

df.show

+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30|    lisi|
| 40|  wangwu|
+---+--------+

2)从 RDD 进行转换

在后续章节中讨论

3)从 Hive Table 进行查询返回

在后续章节中讨论

SQL 语法

SQL 语法风格是指我们查询数据的时候使用 SQL 语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助

1)读取 JSON 文件创建 DataFrame

scala> val df = spark.read.json("data/user.json")

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, username: string]

2)对 DataFrame 创建一个临时表

scala> df.createOrReplaceTempView("people")

3)通过 SQL 语句实现查询全表

scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

4)结果展示

scala> sqlDF.show
+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30|    lisi|
| 40|  wangwu|
+---+--------+

注意:普通临时表是 Session 范围内的,如果想应用范围内有效,可以使用全局临时表。使用全局临时表时需要全路径访问,如:global_temp.people

5)对于 DataFrame 创建一个全局表

scala> df.createGlobalTempView("people")

6)通过 SQL 语句实现查询全表

scala> spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()

+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30|    lisi|
| 40|  wangwu|
+---+--------+
scala> spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30|    lisi|
| 40|  wangwu|
+---+--------+

DSL 语法

DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL,使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了

1)创建一个 DataFrame

scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

2)查看 DataFrame 的 Schema 信息

scala> df.printSchema
root
|-- age: Long (nullable = true)
|-- username: string (nullable = true)

3)只查看"username"列数据,

scala> df.select("username").show()
+--------+
|username|
+--------+
|zhangsan|
|lisi    |
|wangwu  |
+--------+

注意:涉及到运算的时候, 每列都必须使用$, 或者采用引号表达式:单引号+字段名

scala> df.select($"username",$"age" + 1).show
scala> df.select('username, 'age + 1).show()

scala> df.select('username, 'age + 1 as "newage").show()
+--------+---------+
|username|(age + 1)|
+--------+---------+
|zhangsan|21|
|lisi    |31|
|wangwu  |41|
+--------+---------+

5)查看"age"大于"30"的数据

scala> df.filter($"age">30).show
+---+---------+
|age| username|
+---+---------+
| 40|   wangwu|
+---+---------+

6)按照"age"分组,查看数据条数

scala> df.groupBy("age").count.show
+---+-----+
|age|count|
+---+-----+
| 20|1|
| 30|1|
| 40|1|
+---+-----+

RDD 转换为 DataFrame

在 IDEA 中开发程序时,如果需要 RDD 与 DF 或者 DS 之间互相操作,那么需要引入import spark.implicits._

这里的 spark 不是 Scala 中的包名,而是创建的 sparkSession 对象的变量名称,所以必须先创建 SparkSession 对象再导入。这里的 spark 对象不能使用 var 声明,因为 Scala 只支持val 修饰的对象的引入。

spark-shell 中无需导入,自动完成此操作。

.toDF

scala> val idRDD = sc.textFile("data/id.txt")
scala> idRDD.toDF("id").show
+---+
| id|
+---+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
+---+

实际开发中,一般通过样例类将 RDD 转换为 DataFrame

scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User

scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1,t._2)).toDF.show
+--------+---+
|name    |age|
+--------+---+
|zhangsan| 30|
|    lisi| 40|
+--------+---+

DataFrame 转换为 RDD

DataFrame 其实就是对 RDD 的封装,所以可以直接获取内部的 RDD

.rdd

scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1,t._2)).toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]

scala> val rdd = df.rdd
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[46]at rdd at <console>:25

scala> val array = rdd.collect
array: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([zhangsan,30], [lisi,40])

注意:此时得到的 RDD 存储类型为 Row

scala> array(0)
res28: org .apache.spark.sql.Row = [zhangsan,30]
scala> array(0)(0)
res29: Any = zhangsan
scala> array(0).getAs[String]("name")
res30: String = zhangsan

DataSet

DataSet 是具有强类型的数据集合,需要提供对应的类型信息。

创建 DataSet

1. 使用样例类序列创建 DataSet

scala> case class Person(name: String, age: Long)
defined class Person

scala> val caseClassDS = Seq(Person("zhangsan",2)).toDS()
caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]

scala> caseClassDS.show
+---------+---+
|     name|age|
+---------+---+
| zhangsan| 2|
+---------+---+

2. 使用基本类型的序列创建 DataSet

scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5).toDS
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Int] = [value: int]
scala> ds.show
+-----+
|value|
+-----+
|1|
|2|
|3|
|4|
|5|
+-----+

注意:在实际使用的时候,很少用到把序列转换成 DataSet,更多的是通过 RDD 来得到 DataSet

RDD 转换为 DataSet

SparkSQL 能够自动将包含有 case 类的 RDD 转换成 DataSet,case 类定义了 table 的结构, case 类属性通过反射变成了表的列名。 Case 类可以包含诸如 Seq 或者 Array 等复杂的结构。

scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User

scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1,t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]

DataSet 转换为 RDD

DataSet 其实也是对 RDD 的封装,所以可以直接获取内部的 RDD

scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User

scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1,t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]

scala> val rdd = res11.rdd
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[User] = MapPartitionsRDD[51] at rdd at<console>:25

scala> rdd.collect
res12: Array[User] = Array(User(zhangsan,30), User(lisi,49))

DataFrame 和 DataSet 转换

DataFrame 其实是 DataSet 的特例,所以它们之间是可以互相转换的。

DataFrame 转换为 DataSet

scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User

scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",49))).toDF("name","age")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]

scala> val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]

DataSet 转换为 DataFrame

scala> val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]

scala> val df = ds.toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]

RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系

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

➢ Spark1.0 => RDD

➢ Spark1.3 => DataFrame

➢ Spark1.6 => Dataset

如果同样的数据都给到这三个数据结构,他们分别计算之后,都会给出相同的结果。不同是的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

RDD、DataFrame、DataSet 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利;

三者都有惰性机制,在进行创建、转换,如 map 方法时,不会立即执行,只有在遇到Action 如 foreach 时,三者才会开始遍历运算;

三者有许多共同的函数,如 filter,排序等;

在对 DataFrame 和 Dataset 进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._(在创建好 SparkSession 对象后尽量直接导入)

三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算,这样即使数据量很大,也不用担心会内存溢出

三者都有 partition 的概念

DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型

三者的区别

RDD
RDD 一般和 spark mllib 同时使用
RDD 不支持 sparksql 操作

DataFrame

与 RDD 和 Dataset 不同, DataFrame 每一行的类型固定为 Row,每一列的值没法直接访问,只有通过解析才能获取各个字段的值

DataFrame 与 DataSet 一般不与 spark mllib 同时使用

DataFrame 与 DataSet 均支持 SparkSQL 的操作,比如 select,groupby 之类,还能注册临时表/视窗,进行 sql 语句操作

DataFrame 与 DataSet 支持一些特别方便的保存方式,比如保存成 csv,可以带上表头,这样每一列的字段名一目了然

DataSet

Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数,区别只是每一行的数据类型不同。DataFrame 其实就是 DataSet 的一个特例 type DataFrame = Dataset[Row]

DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],每一行的类型是 Row,不解析,每一行究竟有哪些字段,各个字段又是什么类型都无从得知,只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而 Dataset 中,每一行是什么类型是不一定的,在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息

三者的互相转换

标签：scala,age,DataFrame,DataSet,RDD,SparkSql,spark,Spark
来源： https://blog.csdn.net/clearlxj/article/details/122342042