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Spark SQL配置及使用的方法是什么

发表于：2025-02-06 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年02月06日，本篇内容介绍了"Spark SQL配置及使用的方法是什么"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成

千家信息网最后更新 2025年02月06日Spark SQL配置及使用的方法是什么

本篇内容介绍了"Spark SQL配置及使用的方法是什么"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

XY个人记

SparkSQL是spark的一个模块，主入口是SparkSession，将SQL查询与Spark程序无缝混合。DataFrames和SQL提供了访问各种数据源（通过JDBC或ODBC连接）的常用方法包括Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON和JDBC。您甚至可以跨这些来源加入数据。以相同方式连接到任何数据源。Spark SQL还支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF，允许您访问现有的Hive仓库。

Spark SQL包括基于成本的优化器，列式存储和代码生成，以快速进行查询。同时，它使用Spark引擎扩展到数千个节点和多小时查询，该引擎提供完整的中间查询容错。不要担心使用不同的引擎来获取历史数据。

SparkSQL版本：

Spark2.0之前
入口：SQLContext和HiveContext
SQLContext：主要DataFrame的构建以及DataFrame的执行，SQLContext指的是spark中SQL模块的程序入口
HiveContext：是SQLContext的子类，专门用于与Hive的集成，比如读取Hive的元数据，数据存储到Hive表、Hive的窗口分析函数等

Spark2.0之后
入口：SparkSession（spark应用程序的一个整体入口），合并了SQLContext和HiveContext

SparkSQL核心抽象：DataFrame/Dataset type DataFrame = Dataset[Row] //type 给某个数据类型起个别名

SparkSQL DSL语法

SparkSQL除了支持直接的HQL语句的查询外，还支持通过DSL语句/API进行数据的操作，主要DataFrame API列表如下：

select：类似于HQL语句中的select，获取需要的字段信息

where/filter：类似HQL语句中的where语句，根据给定条件过滤数据

sort/orderBy: 全局数据排序功能，类似Hive中的order by语句，按照给定字段进行全部数据的排序

sortWithinPartitions：类似Hive的sort by语句，按照分区进行数据排序

groupBy：数据聚合操作

limit：获取前N条数据记录

SparkSQL和Hive的集成

集成步骤：
-1. namenode和datanode启动
-2. 将hive配置文件软连接或者复制到spark的conf目录下面

$ ln -s /opt/modules/apache/hive-1.2.1/conf/hive-site.xml or$ cp /opt/modules/apache/hive-1.2.1/conf/hive-site.xml ./

-3. 根据hive-site.xml中不同配置项，采用不同策略操作
根据hive.metastore.uris参数
-a. 当hive.metastore.uris参数为空的时候（默认值）
将Hive元数据库的驱动jar文件添加spark的classpath环境变量中即可完成SparkSQL到hive的集成
-b. 当hive.metastore.uris非空时候
-1. 启动hive的metastore服务
./bin/hive --service metastore &
-2. 完成SparkSQL与Hive集成工作

-4.启动spark-SQL（$ bin/spark-sql）时候发现报错：

java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366)
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:270)
at org.apache.spark.util.Utils$.classForName(Utils.scala:228)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:693)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:185)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:210)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:124)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
Failed to load main class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.
You need to build Spark with -Phive and -Phive-thriftserver.

解决办法：将spark源码中sql/hive-thriftserver/target/spark-hive-thriftserver_2.11-2.0.2.jar拷贝到spark的jars目录下

完成。（查看数据库 spark-sql (default)> show databases; ，它操作的都是Hive）

编写两个简单的SQL

spark-sql (default)> select * from emp;

也可以做两张变的jion

spark-sql (default)> select a.*,b.* from emp a left join dept b on a.deptno = b.deptno;

可以对表进行一个缓存操作3

> cache table emp;    #缓存操作> uncache table dept;    #清除缓存操作> explain select * from emp;    #执行计划

我们可以看到相应的Storage信息，执行完清除缓存操作后下面的Stages操作消失

启动一个Spark Shell，可以直接在shell里面编写SQL语句

$ bin/spark-shell#可以在shell里面写sqlscala> spark.sql("show databases").showscala> spark.sql("use common").showscala> spark.sql("select * from emp a join dept b on a.deptno = b.deptno").show

用一个变量名称接收DataFrame

比如使用registerTempTable注册一个临时表。注：临时表是所有数据库公有的不需要指定数据库

scala> df.registerTempTable("table_regis01")

Spark应用依赖第三方jar包文件解决方案

在我们的4040页面Environment节点下的Classpath Entries节点里可以看到我们服务所依赖的jar包。http://hadoop01.com:4040/environment/

1.直接添加驱动jar到${SPARK_HOME}/jars

2. 使用参数--jars 添加本地jar包
./bin/spark-shell --jars jars/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar,/opt/modules/hive-1.2.1/lib/servlet-api-2.5.jar
添加多个本地jar的话，用逗号隔开
./bin/spark-shell --jars jars/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar,/opt/modules/hive-1.2.1/lib/*
注意：不能使用*去添加jar包，如果想要添加多个依赖jar，只能一个一个去添加

3. 使用参数--packages添加maven中的第三方jar文件
. bin/spark-shell --packages mysql:mysql-connector-java:5.1.28
可以使用逗号隔开给定多个，格式（groupId:artifactId:version）
(底层执行原理先从maven中央库下载本地没有的第三方jar文件到本地，jar文件会先下载到本地的/home/ijeffrey/.ivy2/jars目录下，最后通过spark.jars来控制添加classpath中)
--exclude-packages 去掉不需要的包
--repositories maven源，指定URL连接

4. 使用SPARK_CLASSPATH环境变量给定jar文件路径
编辑spark-env.sh文件
SPARK_CLASSPATH=/opt/modules/apache/spark-2.0.2/external_jars/* 外部jar的路径
5. 将第三方jar文件打包到最终的jar文件中
在IDEA中添加依赖jar到最终的需要运行的spark应用的jar中

SparkSQL的ThriftServer服务

ThriftServer底层就是Hive的HiveServer2服务，下面是客户端连接Hive Server2 方法的相关连接
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-JDBC
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics #hiveserver2的配置
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Setting+Up+HiveServer2

配置：
-1. ThriftServer服务运行的Spark环境必须完成SparkSQL和Hive的集成
-2. hive-site.xml中配置hiveserver2服务的相关参数

        hive.server2.thrift.bind.port        10000        hive.server2.thrift.bind.host        hadoop01.com

-3. 启动hive的元数据服务

$ ./bin/hive --service metastore &

-4. 启动spark的thriftserver服务，也是一个SparkSubmit服务

$ sbin/start-thriftserver.sh

也可以看到相应的WEBUI界面，比之前的多了一个JDBC/ODBC Server

注意：如果需要启动Spark ThriftServer 服务，需要关闭hiveserver2 服务

SparkSQL的ThriftServer服务测试

-1. 查看进程是否存在
jps -ml | grep HiveThriftServer2
-2. 查看WEB界面是否正常
有JDBC/ODBC Server这个选项就是正常的
-3. 通过spark自带的beeline命令
./bin/beeline
-4. 通过jdbc来访问spark的ThriftServer接口

Spark中beeline的使用

$ bin/beeline    #启动beeline#可以使用!help查看相应的命令beeline> !help#如connectbeeline> !connectUsage: connect    [driver]#这样可以多个用户连接beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop01.com:10000#退出beeline> !quit

连接成功，在4040 页面也可以看到我们连接的hive

注：如果报错
No known driver to handle "jdbc:hive2://hadoop01.com:10000"
说明缺少了hive的驱动jar，在我们编译好的源码中hive-jdbc-1.2.1.spark2.jar 找到并copy到spark的jars中

通过jdbc来访问spark的ThriftServer接口

向我们java连接mysql一样，我们使用scala来连接ThriftServer

package com.jeffrey import java.sql.DriverManager object SparkJDBCThriftServerDemo {    def main(args: Array[String]): Unit = {        //1 添加驱动        val driver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"        Class.forName(driver)         //2 构建连接对象        val url = "jdbc:hive2://hadoop01.com:10000"        val conn = DriverManager.getConnection(url,"ijeffrey","123456")         //3 sql 语句执行        conn.prepareStatement("use common").execute()         var pstmt = conn.prepareStatement("select empno,ename,sal from emp")         var rs = pstmt.executeQuery()         while (rs.next()){            println(s"empno = ${rs.getInt("empno")}  " +                    s"ename=${rs.getString("ename")}   " +                    s" sal=${rs.getDouble("sal")}")        }         println("---------------------------------------------------------------------------")         pstmt = conn.prepareStatement("select empno,ename,sal from emp where sal > ? and ename = ?")        pstmt.setDouble(1,3000)        pstmt.setString(2,"KING")         rs = pstmt.executeQuery()         while (rs.next()){            println(s"empno = ${rs.getInt("empno")}  " +                    s"ename=${rs.getString("ename")}   " +                    s" sal=${rs.getDouble("sal")}")        }         rs.close()        pstmt.close()        conn.close()    }}

执行结果：

SparkSQL案例

案例一：SparkSQL读取HDFS上Json格式的文件

1. 将案例数据上传到HDFS上
样例数据在${SPARK_HOME}/examples/src/main/resources/*

2. 编写SparkSQL程序
启动一个spark-shell进行编写

scala> val path = "/spark/data/people.json"scala> val df = spark.read.json(path)scala> df.registerTempTable("tmp04") //通过DataFrame注册一个临时表scala> spark.sql("show tables").show  //通过SQL语句进行操作scala> spark.sql("select * from tmp04").show #saveAsTable 使用之前 先要use tablescala> spark.sql("select * from tmp04").write.saveAsTable("test01")#overwrite 覆盖  append 拼接  ignore 忽略scala> spark.sql("select * from tmp01").write.mode("overwrite").saveAsTable("test01")scala> spark.sql("select * from tmp01").write.mode("append").saveAsTable("test01")scala> spark.sql("select * from tmp01").write.mode("ignore").saveAsTable("test01")

saveAsTable("test01")默认保存到一张不存在的表中（test01不是临时表），如果表存在的话就会报错

SaveMode四种情况：
Append：拼接
Overwrite: 重写
ErrorIfExists：如果表已经存在，则报错，默认就是这一种，存在即报错
Ignore：如果表已经存在了，则忽略这一步操作

除了spark.read.json的方式去读取数据外，还可以使用spark.sql的方式直接读取数据

scala> spark.sql("select * from json.`/spark/data/people.json` where age is not null").show +---+------+|age|  name|+---+------+| 30|  Andy|| 19|Justin|+---+------+# hdfs上的路径使用`(反票号)引起来

案例二：DataFrame和Dataset和RDD之间的互相转换

在IDEA中集成Hive的话，需要将hive-site.xml文件放到resources目录下面

package com.jeffrey.sql import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object HiveJoinMySQLDemo {    def main(args: Array[String]): Unit = {        System.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\hadoop-2.7.3")        // 1.构建SparkSession        val warehouseLocation = "/user/hive/warehouse"         val spark = SparkSession                .builder()                .master("local")    //如果放到集群运行需要注释掉                .appName("RDD 2 DataFrame")                .config("spark.sql.warehouse.dir",warehouseLocation)                .enableHiveSupport()                .getOrCreate()         import spark.implicits._        import spark.sql         val url = "jdbc:mysql://hadoop01.com:3306/test"        val table = "tb_dept"         val props = new Properties()        props.put("user","root")        props.put("password","123456")         // 1.Hive表数据导入到MySQL中    在shell中可以使用paste写多行        spark.read.table("common.dept")                .write                .mode(SaveMode.Overwrite)                .jdbc(url,table,props)         // 2.Hive和MySQL的join操作        //2.1 读取MySQL的数据       val df: DataFrame = spark                .read                .jdbc(url,table,props)         df.createOrReplaceTempView("tmp_tb_dept")        //2.1 数据聚合        spark.sql(            """              |select a.*,b.dname,b.loc              |from common.emp a              |join tmp_tb_dept b on a.deptno = b.deptno            """.stripMargin).createOrReplaceTempView("tmp_emp_join_dept_result")         spark.sql("select * from tmp_emp_join_dept_result").show()         // 对表进行缓存的方法        spark.read.table("tmp_emp_join_dept_result").cache()        spark.catalog.cacheTable("tmp_emp_join_dept_result")         //输出到HDFS上        // 方法一        /*spark                .read                .table("tmp_emp_join_dept_result")                .write.parquet("/spark/sql/hive_join_mysql")*/         // 方法二        spark                .read                .table("tmp_emp_join_dept_result")                .write                .format("parquet")                .save(s"hdfs://hadoop01.com:8020/spark/sql/hive_join_mysql/${System.currentTimeMillis()}")          //输出到Hive中，并且是parquet格式 按照deptno分区        spark                .read                .table("tmp_emp_join_dept_result")                .write                .format("parquet")                .partitionBy("deptno")                .mode(SaveMode.Overwrite)                .saveAsTable("hive_emp_dept")         println("------------------------------------------------------------")         spark.sql("show tables").show()         //清空缓存        spark.catalog.uncacheTable("tmp_emp_join_dept_result")     }}

可以打成jar文件放在集群上执行

bin/spark-submit \--class com.jeffrey.sql.HiveJoinMySQLDemo \--master yarn \--deploy-mode client \/opt/datas/jar/hivejoinmysql.jar  bin/spark-submit \--class com.jeffrey.sql.HiveJoinMySQLDemo \--master yarn \--deploy-mode cluster \/opt/datas/logAnalyze.jar

以上即使Spark SQL的基本使用。