Spark学习笔记之Spark SQL的具体使用

 更新时间:2019年06月14日 10:12:28   作者:EVAO_大个子  
这篇文章主要介绍了Spark学习笔记之Spark SQL的具体使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1. Spark SQL是什么?

  • 处理结构化数据的一个spark的模块
  • 它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用

2. Spark SQL的特点

  • 多语言的接口支持(java python scala)
  • 统一的数据访问
  • 完全兼容hive
  • 支持标准的连接

3. 为什么学习SparkSQL?

我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!

4. DataFrame(数据框)

  • 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器
  • 然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还记录数据的结构信息,即schema
  • DataFrame其实就是带有schema信息的RDD

5. SparkSQL1.x的API编程

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
  <version>${spark.version}</version>
</dependency>

5.1 使用sqlContext创建DataFrame(测试用)

object Ops3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Ops3").setMaster("local[3]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val rdd1 = sc.parallelize(List(Person("admin1", 14, "man"),Person("admin2", 16, "man"),Person("admin3", 18, "man")))
    val df1: DataFrame = sqlContext.createDataFrame(rdd1)
    df1.show(1)
  }
}
case class Person(name: String, age: Int, sex: String);

5.2 使用sqlContxet中提供的隐式转换函数(测试用)

import org.apache.spark
val conf = new SparkConf().setAppName("Ops3").setMaster("local[3]")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val rdd1 = sc.parallelize(List(Person("admin1", 14, "man"), Person("admin2", 16, "man"), Person("admin3", 18, "man")))
import sqlContext.implicits._
val df1: DataFrame = rdd1.toDF
df1.show()
5.3 使用SqlContext创建DataFrame(常用)
val conf = new SparkConf().setAppName("Ops3").setMaster("local[3]")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://uplooking02:8020/sparktest/")
val schema = StructType(List(StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType), StructField("sex", StringType)))
val rowRDD: RDD[Row] = linesRDD.map(line => {
 val lineSplit: Array[String] = line.split(",")
 Row(lineSplit(0), lineSplit(1).toInt, lineSplit(2))
})
val rowDF: DataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
rowDF.show()

6. 使用新版本的2.x的API

val conf = new SparkConf().setAppName("Ops5") setMaster ("local[3]")
val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
val sc = sparkSession.sparkContext
val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://uplooking02:8020/sparktest/")
//数据清洗
val rowRDD: RDD[Row] = linesRDD.map(line => {
  val splits: Array[String] = line.split(",")
  Row(splits(0), splits(1).toInt, splits(2))
})
val schema = StructType(List(StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType), StructField("sex", StringType)))
val df: DataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowRDD, schema)

df.createOrReplaceTempView("p1")
val df2 = sparkSession.sql("select * from p1")
df2.show()

7. 操作SparkSQL的方式

7.1 使用SQL语句的方式对DataFrame进行操作

val conf = new SparkConf().setAppName("Ops5") setMaster ("local[3]")
val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()//Spark2.x新的API相当于Spark1.x的SQLContext
val sc = sparkSession.sparkContext
val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://uplooking02:8020/sparktest/")
//数据清洗
val rowRDD: RDD[Row] = linesRDD.map(line => {
  val splits: Array[String] = line.split(",")
  Row(splits(0), splits(1).toInt, splits(2))
})
val schema = StructType(List(StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType), StructField("sex", StringType)))
val df: DataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowRDD, schema)

df.createOrReplaceTempView("p1")//这是Sprk2.x新的API 相当于Spark1.x的registTempTable()
val df2 = sparkSession.sql("select * from p1")
df2.show()

7.2 使用DSL语句的方式对DataFrame进行操作

DSL(domain specific language ) 特定领域语言

val conf = new SparkConf().setAppName("Ops5") setMaster ("local[3]")
val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
val sc = sparkSession.sparkContext
val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://uplooking02:8020/sparktest/")
//数据清洗
val rowRDD: RDD[Row] = linesRDD.map(line => {
  val splits: Array[String] = line.split(",")
  Row(splits(0), splits(1).toInt, splits(2))
})
val schema = StructType(List(StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType), StructField("sex", StringType)))
val rowDF: DataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowRDD, schema)
import sparkSession.implicits._
val df: DataFrame = rowDF.select("name", "age").where("age>10").orderBy($"age".desc)
df.show()

8. SparkSQL的输出

8.1 写出到JSON文件

val conf = new SparkConf().setAppName("Ops5") setMaster ("local[3]")
val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
val sc = sparkSession.sparkContext
val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://uplooking02:8020/sparktest")
//数据清洗
val rowRDD: RDD[Row] = linesRDD.map(line => {
  val splits: Array[String] = line.split(",")
  Row(splits(0), splits(1).toInt, splits(2))
})
val schema = StructType(List(StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType), StructField("sex", StringType)))
val rowDF: DataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowRDD, schema)
import sparkSession.implicits._
val df: DataFrame = rowDF.select("name", "age").where("age>10").orderBy($"age".desc)
df.write.json("hdfs://uplooking02:8020/sparktest1")

8.2 写出到关系型数据库(mysql)

val conf = new SparkConf().setAppName("Ops5") setMaster ("local[3]")
val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
val sc = sparkSession.sparkContext
val linesRDD: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://uplooking02:8020/sparktest")
//数据清洗
val rowRDD: RDD[Row] = linesRDD.map(line => {
  val splits: Array[String] = line.split(",")
  Row(splits(0), splits(1).toInt, splits(2))
})
val schema = StructType(List(StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType), StructField("sex", StringType)))
val rowDF: DataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowRDD, schema)
import sparkSession.implicits._
val df: DataFrame = rowDF.select("name", "age").where("age>10").orderBy($"age".desc)
val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
//表会自动创建
val tbName = "person1";
val prop = new Properties()
prop.put("user", "root")
prop.put("password", "root")
//SaveMode 默认为ErrorIfExists
df.write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url, tbName, prop)

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • 教你如何正确了解java三大特性!!!!

    教你如何正确了解java三大特性!!!!

    所有的面向对象编程语言的思路都是差不多的,而这三大特性,则是思路中的支柱点,接下来我就重点讲解了一下java三大特性,感兴趣的朋友跟随脚本之家小编一起看看吧
    2021-07-07
  • springboot整合apache ftpserver详细教程(推荐)

    springboot整合apache ftpserver详细教程(推荐)

    这篇文章主要介绍了springboot整合apache ftpserver详细教程,本文给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2020-01-01
  • JDBC 实现通用的增删改查基础类方法

    JDBC 实现通用的增删改查基础类方法

    下面小编就为大家分享一篇JDBC 实现通用的增删改查基础类方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-01-01
  • java——Byte类/包装类的使用说明

    java——Byte类/包装类的使用说明

    这篇文章主要介绍了java——Byte类/包装类的使用说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2021-02-02
  • SpringBoot如何根据目录结构生成API接口前缀

    SpringBoot如何根据目录结构生成API接口前缀

    这篇文章主要介绍了SpringBoot如何根据目录结构生成API接口前缀,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2022-02-02
  • Java带返回值的方法的定义和调用详解

    Java带返回值的方法的定义和调用详解

    在java中,方法就是用来完成解决某件事情或实现某个功能的办法。方法实现的过程中,会包含很多条语句用于完成某些有意义的功能——通常是处理文本,控制输入或计算数值,这篇文章我们来探究一下带返回值的方法的定义和调用
    2022-04-04
  • 深入了解Spring中的依赖注入DI

    深入了解Spring中的依赖注入DI

    这篇文章主要介绍了Spring 中的依赖注入,包括注入的方式,写法,该选择哪个注入方式以及可能出现的循环依赖问题等内容,需要的可以参考一下
    2023-06-06
  • 玩转spring boot 结合AngularJs和JDBC(4)

    玩转spring boot 结合AngularJs和JDBC(4)

    玩转spring boot,这篇文章主要介绍了结合AngularJs和JDBC,玩转spring boot,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2017-01-01
  • Java Date类的使用案例详解

    Java Date类的使用案例详解

    这篇文章主要介绍了Java Date类的使用案例详解,本篇文章通过简要的案例,讲解了该项技术的了解与使用,以下就是详细内容,需要的朋友可以参考下
    2021-08-08
  • JDBC中PreparedStatement详解以及应用场景实例介绍

    JDBC中PreparedStatement详解以及应用场景实例介绍

    PreparedStatement对象代表的是一个预编译的SQL语句,用它提供的setter方法可以传入查询的变量,这篇文章主要给大家介绍了关于JDBC中PreparedStatement详解以及应用场景实例介绍的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2024-02-02

最新评论