如何进行Spark SQL中的Structured API分析

这篇文章主要为大家分析了如何进行Spark SQL中的Structured API分析的相关知识点，内容详细易懂，操作细节合理，具有一定参考价值。如果感兴趣的话，不妨跟着跟随小编一起来看看，下面跟着小编一起深入学习"如何进行Spark SQL中的Structured API分析"的知识吧。

一、创建DataFrame和Dataset

1.1 创建DataFrame

Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。示例如下：

val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate()val df = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")df.show()// 建议在进行 spark SQL 编程前导入下面的隐式转换，因为 DataFrames 和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换import spark.implicits._

可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为 spark 的 SparkSession，在命令行中可以直接引用即可。

1.2 创建Dataset

Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下：

1. 由外部数据集创建

// 1.需要导入隐式转换import spark.implicits._// 2.创建 case class,等价于 Java Beancase class Emp(ename: String, comm: Double, deptno: Long, empno: Long,                hiredate: String, job: String, mgr: Long, sal: Double)// 3.由外部数据集创建 Datasetsval ds = spark.read.json("/usr/file/emp.json").as[Emp]ds.show()

2. 由内部数据集创建

// 1.需要导入隐式转换import spark.implicits._// 2.创建 case class,等价于 Java Beancase class Emp(ename: String, comm: Double, deptno: Long, empno: Long,                hiredate: String, job: String, mgr: Long, sal: Double)// 3.由内部数据集创建 Datasetsval caseClassDS = Seq(Emp("ALLEN", 300.0, 30, 7499, "1981-02-20 00:00:00", "SALESMAN", 7698, 1600.0),                      Emp("JONES", 300.0, 30, 7499, "1981-02-20 00:00:00", "SALESMAN", 7698, 1600.0))                    .toDS()caseClassDS.show()

1.3 由RDD创建DataFrame

Spark 支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换：

1. 使用反射推断

// 1.导入隐式转换import spark.implicits._// 2.创建部门类case class Dept(deptno: Long, dname: String, loc: String)// 3.创建 RDD 并转换为 dataSetval rddToDS = spark.sparkContext  .textFile("/usr/file/dept.txt")  .map(_.split("\t"))  .map(line => Dept(line(0).trim.toLong, line(1), line(2)))  .toDS()  // 如果调用 toDF() 则转换为 dataFrame

2. 以编程方式指定Schema

import org.apache.spark.sql.Rowimport org.apache.spark.sql.types._// 1.定义每个列的列类型val fields = Array(StructField("deptno", LongType, nullable = true),                   StructField("dname", StringType, nullable = true),                   StructField("loc", StringType, nullable = true))// 2.创建 schemaval schema = StructType(fields)// 3.创建 RDDval deptRDD = spark.sparkContext.textFile("/usr/file/dept.txt")val rowRDD = deptRDD.map(_.split("\t")).map(line => Row(line(0).toLong, line(1), line(2)))// 4.将 RDD 转换为 dataFrameval deptDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)deptDF.show()

1.4 DataFrames与Datasets互相转换

Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下：

# DataFrames转Datasetsscala> df.as[Emp]res1: org.apache.spark.sql.Dataset[Emp] = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields]# Datasets转DataFramesscala> ds.toDF()res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields]

二、Columns列操作

2.1 引用列

Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 col() 或 column() 函数。

col("colName")column("colName")// 对于 Scala 语言而言，还可以使用$"myColumn"和'myColumn 这两种语法糖进行引用。df.select($"ename", $"job").show()df.select('ename, 'job).show()

2.2 新增列

// 基于已有列值新增列df.withColumn("upSal",$"sal"+1000)// 基于固定值新增列df.withColumn("intCol",lit(1000))

2.3 删除列

// 支持删除多个列df.drop("comm","job").show()

2.4 重命名列

df.withColumnRenamed("comm", "common").show()

需要说明的是新增，删除，重命名列都会产生新的 DataFrame，原来的 DataFrame 不会被改变。

三、使用Structured API进行基本查询

// 1.查询员工姓名及工作df.select($"ename", $"job").show()// 2.filter 查询工资大于 2000 的员工信息df.filter($"sal" > 2000).show()// 3.orderBy 按照部门编号降序，工资升序进行查询df.orderBy(desc("deptno"), asc("sal")).show()// 4.limit 查询工资最高的 3 名员工的信息df.orderBy(desc("sal")).limit(3).show()// 5.distinct 查询所有部门编号df.select("deptno").distinct().show()// 6.groupBy 分组统计部门人数df.groupBy("deptno").count().show()

四、使用Spark SQL进行基本查询

4.1 Spark SQL基本使用

// 1.首先需要将 DataFrame 注册为临时视图df.createOrReplaceTempView("emp")// 2.查询员工姓名及工作spark.sql("SELECT ename,job FROM emp").show()// 3.查询工资大于 2000 的员工信息spark.sql("SELECT * FROM emp where sal > 2000").show()// 4.orderBy 按照部门编号降序，工资升序进行查询spark.sql("SELECT * FROM emp ORDER BY deptno DESC,sal ASC").show()// 5.limit  查询工资最高的 3 名员工的信息spark.sql("SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 3").show()// 6.distinct 查询所有部门编号spark.sql("SELECT DISTINCT(deptno) FROM emp").show()// 7.分组统计部门人数spark.sql("SELECT deptno,count(ename) FROM emp group by deptno").show()

4.2 全局临时视图

上面使用 createOrReplaceTempView 创建的是会话临时视图，它的生命周期仅限于会话范围，会随会话的结束而结束。

你也可以使用 createGlobalTempView 创建全局临时视图，全局临时视图可以在所有会话之间共享，并直到整个 Spark 应用程序终止后才会消失。全局临时视图被定义在内置的 global_temp 数据库下，需要使用限定名称进行引用，如 SELECT * FROM global_temp.view1。

// 注册为全局临时视图df.createGlobalTempView("gemp")// 使用限定名称进行引用spark.sql("SELECT ename,job FROM global_temp.gemp").show()

这篇文章主要为大家分析了如何进行Spark SQL中的Structured API分析的相关知识点，内容详细易懂，操作细节合理，具有一定参考价值。如果感兴趣的话，不妨跟着跟随小编一起来看看，下面跟着小编一起深入学习"如何进行Spark SQL中的Structured API分析"的知识吧。