Spark SQL的概念及查询方式

描述

一、Spark SQL的概念理解

Spark SQL是spark套件中一个模板,它将数据的计算任务通过SQL的形式转换成了RDD的计算,类似于Hive通过SQL的形式将数据的计算任务转换成了MapReduce。

Spark SQL的特点:

和Spark Core的无缝集成,可以在写整个RDD应用的时候,配置Spark SQL来完成逻辑实现。

统一的数据访问方式,Spark SQL提供标准化的SQL查询。

Hive的继承,Spark SQL通过内嵌的hive或者连接外部已经部署好的hive案例,实现了对hive语法的继承和操作。

标准化的连接方式,Spark SQL可以通过启动thrift Server来支持JDBC、ODBC的访问,将自己作为一个BI Server使用

Spark SQL数据抽象:

RDD(Spark1.0)-》DataFrame(Spark1.3)-》DataSet(Spark1.6)

Spark SQL提供了DataFrame和DataSet的数据抽象

DataFrame就是RDD+Schema,可以认为是一张二维表格,劣势在于编译器不进行表格中的字段的类型检查,在运行期进行检查

DataSet是Spark最新的数据抽象,Spark的发展会逐步将DataSet作为主要的数据抽象,弱化RDD和DataFrame.DataSet包含了DataFrame所有的优化机制。除此之外提供了以样例类为Schema模型的强类型

DataFrame=DataSet[Row]

DataFrame和DataSet都有可控的内存管理机制,所有数据都保存在非堆上,都使用了catalyst进行SQL的优化。

Spark SQL客户端查询:

可以通过Spark-shell来操作Spark SQL,spark作为SparkSession的变量名,sc作为SparkContext的变量名

可以通过Spark提供的方法读取json文件,将json文件转换成DataFrame

可以通过DataFrame提供的API来操作DataFrame里面的数据。

可以通过将DataFrame注册成为一个临时表的方式,来通过Spark.sql方法运行标准的SQL语句来查询。

二、Spark SQL查询方式

DataFrame查询方式

DataFrame支持两种查询方式:一种是DSL风格,另外一种是SQL风格

(1)、DSL风格:

需要引入import spark.implicit. _ 这个隐式转换,可以将DataFrame隐式转换成RDD

(2)、SQL风格:

a、需要将DataFrame注册成一张表格,如果通过CreateTempView这种方式来创建,那么该表格Session有效,如果通过CreateGlobalTempView来创建,那么该表格跨Session有效,但是SQL语句访问该表格的时候需要加上前缀global_temp

b、需要通过sparkSession.sql方法来运行你的SQL语句

DataSet查询方式

定义一个DataSet,先定义一个Case类

三、DataFrame、Dataset和RDD互操作

RDD-》DataFrame

普通方式:例如rdd.map(para(para(0).trim(),para(1).trim().toInt)).toDF(“name”,“age”)

通过反射来设置schema,例如:

#通过反射设置schema,数据集是spark自带的people.txt,路径在下面的代码中case class Person(name:String,age:Int)

val peopleDF=spark.sparkContext.textFile(“file:///root/spark/spark2.4.1/examples/src/main/resources/people.txt”).map(_.split(“,”)).map(para=》Person(para(0).trim,para(1).trim.toInt)).toDF

peopleDF.show

RDD

#注册成一张临时表

peopleDF.createOrReplaceTempView(“persons”)

val teen=spark.sql(“select name,age from persons where age between 13 and 29”)

teen.show

RDD

这时teen是一张表,每一行是一个row对象,如果需要访问Row对象中的每一个元素,可以通过下标 row(0);你也可以通过列名 row.getAs[String](“name”)

RDD

也可以使用getAs方法:

RDD

3、通过编程的方式来设置schema,适用于编译器不能确定列的情况

val peopleRDD=spark.sparkContext.textFile(“file:///root/spark/spark2.4.1/examples/src/main/resources/people.txt”)

val schemaString=“name age”

val filed=schemaString.split(“ ”).map(filename=》 org.apache.spark.sql.types.StructField(filename,org.apache.spark.sql.types.StringType,nullable = true))

val schema=org.apache.spark.sql.types.StructType(filed)

peopleRDD.map(_.split(“,”)).map(para=》org.apache.spark.sql.Row(para(0).trim,para(1).trim))

val peopleDF=spark.createDataFrame(res6,schema)

peopleDF.show

RDD

RDD

RDD

DataFrame-》RDD

dataFrame.rdd

RDD-》DataSet

rdd.map(para=》 Person(para(0).trim(),para(1).trim().toInt)).toDS

DataSet-》DataSet

dataSet.rdd

DataFrame -》 DataSet

dataFrame.to[Person]

DataSet -》 DataFrame

dataSet.toDF

四、用户自定义函数

用户自定义UDF函数

通过spark.udf功能用户可以自定义函数

自定义udf函数:

通过spark.udf.register(name,func)来注册一个UDF函数,name是UDF调用时的标识符,fun是一个函数,用于处理字段。

需要将一个DF或者DS注册为一个临时表

通过spark.sql去运行一个SQL语句,在SQL语句中可以通过name(列名)方式来应用UDF函数

用户自定义聚合函数

1. 弱类型用户自定义聚合函数

新建一个Class 继承UserDefinedAggregateFunction ,然后复写方法:

//聚合函数需要输入参数的数据类型

override def inputSchema: StructType = ???

//可以理解为保存聚合函数业务逻辑数据的一个数据结构

override def bufferSchema: StructType = ???

// 返回值的数据类型

override def dataType: DataType = ???

// 对于相同的输入一直有相同的输出

override def deterministic: Boolean = true

//用于初始化你的数据结构

override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = ???

//用于同分区内Row对聚合函数的更新操作

override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = ???

//用于不同分区对聚合结果的聚合。

override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = ???

//计算最终结果

override def evaluate(buffer: Row): Any = ???

你需要通过spark.udf.resigter去注册你的UDAF函数。

需要通过spark.sql去运行你的SQL语句,可以通过 select UDAF(列名) 来应用你的用户自定义聚合函数。

2、强类型用户自定义聚合函数

新建一个class,继承Aggregator[Employee, Average, Double],其中Employee是在应用聚合函数的时候传入的对象,Average是聚合函数在运行的时候内部需要的数据结构,Double是聚合函数最终需要输出的类型。这些可以根据自己的业务需求去调整。复写相对应的方法:

//用于定义一个聚合函数内部需要的数据结构

override def zero: Average = ???

//针对每个分区内部每一个输入来更新你的数据结构

override def reduce(b: Average, a: Employee): Average = ???

//用于对于不同分区的结构进行聚合

override def merge(b1: Average, b2: Average): Average = ???

//计算输出

override def finish(reduction: Average): Double = ???

//用于数据结构他的转换

override def bufferEncoder: Encoder[Average] = ???

//用于最终结果的转换

override def outputEncoder: Encoder[Double] = ???

新建一个UDAF实例,通过DF或者DS的DSL风格语法去应用。

五、Spark SQL和Hive的继承

1、内置Hive

Spark内置有Hive,Spark2.1.1 内置的Hive是1.2.1。

需要将core-site.xml和hdfs-site.xml 拷贝到spark的conf目录下。如果Spark路径下发现metastore_db,需要删除【仅第一次启动的时候】。

在你第一次启动创建metastore的时候,你需要指定spark.sql.warehouse.dir这个参数, 比如:bin/spark-shell --conf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://master01:9000/spark_warehouse

注意,如果你在load数据的时候,需要将数据放到HDFS上。

2、外部Hive(这里主要使用这个方法)

需要将hive-site.xml 拷贝到spark的conf目录下。

如果hive的metestore使用的是mysql数据库,那么需要将mysql的jdbc驱动包放到spark的jars目录下。

可以通过spark-sql或者spark-shell来进行sql的查询。完成和hive的连接。

RDD

这就是hive里面的表

RDD

六、Spark SQL的数据源

1、输入

对于Spark SQL的输入需要使用sparkSession.read方法

通用模式 sparkSession.read.format(“json”).load(“path”) 支持类型:parquet、json、text、csv、orc、jdbc

专业模式 sparkSession.read.json、 csv 直接指定类型。

2、输出

对于Spark SQL的输出需要使用 sparkSession.write方法

通用模式 dataFrame.write.format(“json”).save(“path”) 支持类型:parquet、json、text、csv、orc

专业模式 dataFrame.write.csv(“path”) 直接指定类型

如果你使用通用模式,spark默认parquet是默认格式、sparkSession.read.load 加载的默认是parquet格式dataFrame.write.save也是默认保存成parquet格式。

如果需要保存成一个text文件,那么需要dataFrame里面只有一列(只需要一列即可)。

七、Spark SQL实战

1、数据说明

这里有三个数据集,合起来大概有几十万条数据,是关于货品交易的数据集。

RDD

2、任务

这里有三个需求:

计算所有订单中每年的销售单数、销售总额

计算所有订单每年最大金额订单的销售额

计算所有订单中每年最畅销货品

3、步骤

1. 加载数据

tbStock.txt

#代码case class tbStock(ordernumber:String,locationid:String,dateid:String) extends Serializable

val tbStockRdd=spark.sparkContext.textFile(“file:///root/dataset/tbStock.txt”)

val tbStockDS=tbStockRdd.map(_.split(“,”)).map(attr=》tbStock(attr(0),attr(1),attr(2))).toDS

tbStockDS.show()

RDDRDDRDD

RDD

tbStockDetail.txt

case class tbStockDetail(ordernumber:String,rownum:Int,itemid:String,number:Int,price:Double,amount:Double) extends Serializable

val tbStockDetailRdd=spark.sparkContext.textFile(“file:///root/dataset/tbStockDetail.txt”)

val tbStockDetailDS=tbStockDetailRdd.map(_.split(“,”)).map(attr=》tbStockDetail(attr(0),attr(1).trim().toInt,attr(2),attr(3).trim().toInt,attr(4).trim().toDouble,attr(5).trim().toDouble)).toDS

tbStockDetailDS.show()

RDDRDD

RDD

RDD

tbDate.txt

case class tbDate(dateid:String,years:Int,theyear:Int,month:Int,day:Int,weekday:Int,week:Int,quarter:Int,period:Int,halfmonth:Int) extends Serializable

val tbDateRdd=spark.sparkContext.textFile(“file:///root/dataset/tbDate.txt”)

val tbDateDS=tbDateRdd.map(_.split(“,”)).map(attr=》tbDate(attr(0),attr(1).trim().toInt,attr(2).trim().toInt,attr(3).trim().toInt,attr(4).trim().toInt,attr(5).trim().toInt,attr(6).trim().toInt,attr(7).trim().toInt,attr(8).trim().toInt,attr(9).trim().toInt)).toDS

tbDateDS.show()

RDDRDD

RDD

RDD

2. 注册表

tbStockDS.createOrReplaceTempView(“tbStock”)

tbDateDS.createOrReplaceTempView(“tbDate”)

tbStockDetailDS.createOrReplaceTempView(“tbStockDetail”)

RDD

3. 解析表

计算所有订单中每年的销售单数、销售总额

#sql语句

select c.theyear,count(distinct a.ordernumber),sum(b.amount)

from tbStock a

join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber

join tbDate c on a.dateid=c.dateid

group by c.theyear

order by c.theyear

RDD

计算所有订单每年最大金额订单的销售额

a、先统计每年每个订单的销售额

select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as SumOfAmount

from tbStock a

join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber

group by a.dateid,a.ordernumber

RDD

b、计算最大金额订单的销售额

select d.theyear,c.SumOfAmount as SumOfAmount

from

(select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as SumOfAmount

from tbStock a

join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber

group by a.dateid,a.ordernumber) c

join tbDate d on c.dateid=d.dateid

group by d.theyear

order by theyear desc

RDD

计算所有订单中每年最畅销货品

a、求出每年每个货品的销售额

select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as SumOfAmount

from tbStock a

join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber

join tbDate c on a.dateid=c.dateid

group by c.theyear,b.itemid

RDD

b、在a的基础上,统计每年单个货品的最大金额

select d.theyear,max(d.SumOfAmount) as MaxOfAmount

from

(select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as SumOfAmount

from tbStock a

join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber

join tbDate c on a.dateid=c.dateid

group by c.theyear,b.itemid) d

group by theyear

RDD

c、用最大销售额和统计好的每个货品的销售额join,以及用年join,集合得到最畅销货品那一行信息

select distinct e.theyear,e.itemid,f.maxofamount

from

(select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount

from tbStock a

join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber

join tbDate c on a.dateid=c.dateid

group by c.theyear,b.itemid) e

join

(select d.theyear,max(d.sumofamount) as maxofamount

from

(select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount

from tbStock a

join tbStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber

join tbDate c on a.dateid=c.dateid

group by c.theyear,b.itemid) d

group by d.theyear) f on e.theyear=f.theyear

and e.sumofamount=f.maxofamount order by e.theyear

RDD

编辑:jq

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分