Spark SQL读写方法

一、DataFrame：有列名的RDD

首先，我们知道SparkSQL的目的是用sql语句去操作RDD，和Hive类似。SparkSQL的核心结构是DataFrame，如果我们知道RDD里面的字段，也知道里面的数据类型，就好比关系型数据库里面的一张表。那么我们就可以写SQL，所以其实这儿我们是不能用面向对象的思维去编程的。我们最好的方式就是把抽象成为一张表，然后去用SQL语句去操作它。

DataFrame的存储方式：它采用的存储是类似于数据库的表的形式进行存储的。一个数据表有几部分组成：1、数据，这个数据是一行一行进行存储的，一条记录就是一行，2、数据表的数据字典，包括表的名称，表的字段和字段的类型等元数据信息。那么DataFrame也是按照行进行存储的，这个类是Row，一行一行的进行数据存储。一般情况下处理粒度是行粒度的，不需要对其行内数据进行操作。

二、SparkSQL的程序入口：

在Spark2.0之前，是有sqlContext和hiveContext的概念的，因为这两个概念难以区分，Spark2.0之后统一称为SparkSession,除此之外SparkSession还封装了SparkConf和SparkContext。

值得注意的一点是：Hive有很多依赖包，所以这些依赖包没有包含在默认的Spark包里面。如果Hive依赖的包能在classpath找到，Spark将会自动加载它们。这些Hive依赖包必须复制到所有的工作节点上，因为它们为了能够访问存储在Hive的数据，会调用Hive的序列化和反序列化(SerDes)包。Hive的配置文件hive-site.xml、core-site.xml(security配置)和hdfs-site.xml(HDFS配置)是保存在conf目录下面。 
当使用Hive时，必须初始化一个支持Hive的SparkSession，用户即使没有部署一个Hive的环境仍然可以使用Hive。当没有配置hive-site.xml时，Spark会自动在当前应用目录创建metastore_db和创建由spark.sql.warehouse.dir配置的目录，如果没有配置，默认是当前应用目录下的spark-warehouse目录。 

注意：从Spark 2.0.0版本开始，hive-site.xml里面的hive.metastore.warehouse.dir属性已经被spark.sql.warehouse.dir替代，用于指定warehouse的默认数据路径(必须有写权限)。

于是SparkSQL在与Hive有交互的情况下，需要指定支持Hive：

val conf = new SparkConf().setAppName(s"${this.getClass.getSimpleName}")
val spark = SparkSession.builder().config(conf).config("spark.sql.warehouse.dir",
"hdfs://hadoop1:9000/user/hive/warehouse").enableHiveSupport().getOrCreate()

回到正题，程序入口：

1.6版本：

val conf=new SparkConf()
conf.setAppName(s"${this.getClass.getSimpleName}").setMaster("local")
val sc=new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)

2.0版本：

SparkSQL的程序入口缩减为一句

 val sparkSession=SparkSession.builder().appName(s"${this.getClass.getSimpleName}").master("local").getOrCreate()

两个版本一个获得sqlContext(或者hiveContext)，一个获得sparkSession。

三、算了，还是放在一起写吧。。

case  class Person(var name:String,var age:Int)
object Test {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.6版本入口
    val conf=new SparkConf()
    conf.setAppName(s"${this.getClass.getSimpleName}").setMaster("local")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    //第一种创建DataFrame的方式：直接读取列式存储的格式，可以直接形成DataFrame（后续怎么操作呢？）
    val df: DataFrame = sqlContext.read.json("")

    //第二种创建DataFrame的方式：因为rdd没有toDF()方法，需要进行隐式转化，通过map后形成一个数组
    import sqlContext.implicits._
    val df: DataFrame = sc.textFile("C:\\Users\\wangyongxiang\\Desktop\\plan\\person.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)).toDF()

    //第二种方法的另一种形态，用sqlContext或者sparkSession的createDataFrame()，其实和toDF()方法是雷同的
    val rdd: RDD[Person] = sc.textFile("C:\\Users\\wangyongxiang\\Desktop\\plan\\person.txt")
      .map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))
    val df: DataFrame = sqlContext.createDataFrame(rdd)

    //第三种创建DataFrame：生成一个RowRDD，然后给出构造的描述
    val rdd=sc.textFile("C:\\Users\\wangyongxiang\\Desktop\\plan\\person.txt")
    val rowRDD: RDD[Row] = rdd.map(_.split(",")).map(p=>Row(p(0),p(1).trim.toInt))
    val schame=StructType(
      StructField("name",StringType,true)::
      StructField("age",IntegerType,true)::Nil
    )
    val df: DataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD,schame)
 

    //后续代码，可以创建临时视图作为查询，与mysql互操作要创建临时视图才能做查询

    //用hiveContext则直接在hive中创建表，然后将数据load到hive表中，可以直接进行条件查询，无需创建临时视图,后面与hive集成会有说明
    df.registerTempTable("person")
    sqlContext.sql("select * from person where age>21").show()
    //将处理后的数据用jdbc保存到mysql数据库中成为一张表，注意这里要使用user而不能使用username，因为系统也有一个username，会覆盖你的用户名
    val properties=new Properties()
    properties.put("user","root")
    properties.put("password","root")
    df.write.mode(SaveMode.Overwrite)jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test","test",properties)
  }
}

四、load和save操作。

object saveAndLoadTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf =new SparkConf().setAppName("").setMaster("local")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val sqlContext=new SQLContext(sc)
 
    //read,load:读取
    sqlContext.read.json("")
//  sqlContext.read.jdbc("url","table",properties)
    sqlContext.read.load("parquet路径")
    sqlContext.read.format("json").load("路径")
    val df: DataFrame = sqlContext.read.format("parquet").load("路径")
 
    //write，save保存
    df.write.parquet("路径.parquet")
    df.write.json("路径.json")
//  df.write.jdbc("url","table",properties)
    df.write.format("parquet").save("路径.parquet")
    df.write.format(("json")).save("路径.json")
    //保存模式可选择覆盖，追加等
    df.write.mode(SaveMode.Overwrite).save("")
  }
}

个人理解是read和load都是读取的作用，write和save都是保存的作用，通过上述的代码，我们可以完成文件格式转换的工作，将效率低的一些格式转化成parquet这种sparksql原生支持的文件类型