SparkSQL学习

数据分析方式

说明:

结构化数据--支持

有固定的结构和约束Schema(字段名称/类型)

半结构化数据--支持较为严格的半结构化数据

有不是固定的结构和约束

[
{
    "name": "jack",
    "tel": "1388888888",
},
{
    "name": "jack",
    "tel": 13888888888,
    "age":18
},
{
    "name": "jack",
    "tel": "1388888888",
    "age": "18"
}
]

非结构数据--需要处理之后变为结构化/半结构化才支持

如视频/图片/音频...

SparkSQL数据抽象

SparkCore的数据抽象:RDD

SparkStreaming的数据抽象:DStream,底层是RDD

SparkSQL的数据抽象:DataFrame和DataSet,底层是RDD

DataFrame

DataFrame = RDD - 泛型 + Schema约束(指定了字段名和类型) + SQL操作 + 优化

DataFrame 就是在RDD的基础之上做了进一步的封装,支持SQL操作!

DataFrame 就是一个分布式表!

DataSet

DataSet = DataFrame + 泛型

DataSet = RDD + Schema约束(指定了字段名和类型) + SQL操作 + 优化

DataSet 就是在RDD的基础之上做了进一步的封装,支持SQL操作!

DataSet 就是一个分布式表!

SparkSQL实战

加载数据成为分布式表

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示SparkSQL初体验
 */
object Demo01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 0.准备环境
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    //TODO 1.加载数据
    val df1: DataFrame = spark.read.text("data/input/text")
    val df2: DataFrame = spark.read.json("data/input/json")
    val df3: DataFrame = spark.read.csv("data/input/csv")

    //TODO 2.处理数据

    //TODO 3.输出结果
    df1.printSchema()
    df2.printSchema()
    df3.printSchema()
    df1.show()
    df2.show()
    df3.show()

    //TODO 4.关闭资源
    spark.stop()
  }
}

将RDD转为DataFrame

使用样例类

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示SparkSQL-RDD2DataFrame
 */
object Demo02_RDD2DataFrame1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 0.准备环境
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    //TODO 1.加载数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/person.txt")

    //TODO 2.处理数据
    val personRDD: RDD[Person] = lines.map(line => {
      val arr: Array[String] = line.split(" ")
      Person(arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt)
    })

    //RDD-->DF
    import spark.implicits._
    val personDF: DataFrame = personRDD.toDF()

    //TODO 3.输出结果
    personDF.printSchema()
    personDF.show()

    //TODO 4.关闭资源
    spark.stop()
  }
  case class Person(id:Int,name:String,age:Int)
}

指定类型+列名

package cn.itcast.sql

import cn.itcast.sql.Demo02_RDD2DataFrame1.Person
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示SparkSQL-RDD2DataFrame-指定类型和列名（当数据少的时候使用）
 */
object Demo02_RDD2DataFrame2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 0.准备环境
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    //TODO 1.加载数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/person.txt")

    //TODO 2.处理数据
    val tupleRDD: RDD[(Int, String, Int)] = lines.map(line => {
      val arr: Array[String] = line.split(" ")
      (arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt)
    })

    //RDD-->DF
    import spark.implicits._
    val personDF: DataFrame = tupleRDD.toDF("id","name","age")

    //TODO 3.输出结果
    personDF.printSchema()
    personDF.show()

    //TODO 4.关闭资源
    spark.stop()
  }

}

自定义Schema

package cn.itcast.sql

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}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示SparkSQL-RDD2DataFrame-自定义Schema
 */
object Demo02_RDD2DataFrame3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 0.准备环境
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    //TODO 1.加载数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/person.txt")

    //TODO 2.处理数据
    val rowRDD: RDD[Row] = lines.map(line => {
      val arr: Array[String] = line.split(" ")
      Row(arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt)
    })

    //RDD-->DF
    import spark.implicits._
    /*val schema: StructType = StructType(
          StructField("id", IntegerType, false) ::
          StructField("name", StringType, false) ::
          StructField("age", IntegerType, false) :: Nil)*/    //相当于List集合
    //自己指定列名和类型，用的较少
    val schema: StructType = StructType(List(
      StructField("id", IntegerType, false),
      StructField("name", StringType, false),
      StructField("age", IntegerType, false)
    ))

    val personDF: DataFrame = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)

    //TODO 3.输出结果
    personDF.printSchema()
    personDF.show()

    //TODO 4.关闭资源
    spark.stop()
  }

}

多数据源：

读:spark.read.格式(路径) //底层 spark.read.format("格式").load(路径)

写:df.writer..格式(路径) //底层 df.writer.format("格式").save(路径)

package cn.itcast.sql

import java.util.Properties

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SaveMode, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示SparkSQL-支持的外部数据源
 * 支持的文件格式:text/json/csv/parquet/orc....
 * 支持文件系统/数据库
 */
object Demo06_DataSource {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 0.准备环境
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
    import spark.implicits._

    //TODO 1.加载数据
    val df: DataFrame = spark.read.json("data/input/json")//底层format("json").load(paths : _*)
    //val df: DataFrame = spark.read.csv("data/input/csv")//底层format("csv").load(paths : _*)
    df.printSchema()
    df.show()
    //TODO 2.处理数据
    //TODO 3.输出结果
    df.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).json("data/output/json")//底层 format("json").save(path)
    df.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).csv("data/output/csv")
    df.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("data/output/parquet")
    df.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).orc("data/output/orc")
    val prop = new Properties()
    prop.setProperty("user","root")
    prop.setProperty("password","123456")
    df.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/bigdata?characterEncoding=UTF-8","person",prop)//表会自动创建

    //TODO 4.关闭资源
    spark.stop()
  }
}

SparkSQL-UDF

需求: 加载文件中的数据并使用SparkSQL-UDF将数据转为大写

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示SparkSQL-使用SparkSQL-UDF将数据转为大写
 */
object Demo08_UDF {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 0.准备环境
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("sparksql").master("local[*]")
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")//本次测试时将分区数设置小一点,实际开发中可以根据集群规模调整大小,默认200
      .getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")
    import spark.implicits._

    //TODO 1.加载数据
    val ds: Dataset[String] = spark.read.textFile("data/input/udf.txt")
    ds.printSchema()
    ds.show()
    /*
+-----+
|value|
+-----+
|hello|
| haha|
| hehe|
| xixi|
+-----`
     */
    //TODO 2.处理数据
    //需求:使用SparkSQL-UDF将数据转为大写
    //TODO ======SQL
    //TODO 自定义UDF函数
    spark.udf.register("small2big",(value:String)=>{
      value.toUpperCase()
    })
    ds.createOrReplaceTempView("t_word")
    val sql:String =
      """
        |select value,small2big(value) as bigValue
        |from t_word
        |""".stripMargin
    spark.sql(sql).show()
    /*
    +-----+--------+
    |value|bigValue|
    +-----+--------+
    |hello|   HELLO|
    | haha|    HAHA|
    | hehe|    HEHE|
    | xixi|    XIXI|
    +-----+--------+
     */

    //TODO ======DSL
    //TODO 自定义UDF函数
    import org.apache.spark.sql.functions._
    val small2big2: UserDefinedFunction = udf((value:String)=>{
      value.toUpperCase()
    })
    ds.select('value,small2big2('value).as("bigValue")).show()
    /*
      +-----+--------+
      |value|bigValue|
      +-----+--------+
      |hello|   HELLO|
      | haha|    HAHA|
      | hehe|    HEHE|
      | xixi|    XIXI|
      +-----+--------+
       */

    //TODO 3.输出结果
    //TODO 4.关闭资源
    spark.stop()
  }
}

posted @ 2021-03-08 23:09 ziyuliu 阅读(171) 评论(1) 编辑收藏举报

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