Spark SQL初始化和创建DataFrame的几种方式
Posted 大葱拌豆腐
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Spark SQL初始化和创建DataFrame的几种方式相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、前述
1、SparkSQL介绍
Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。
- SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。
- 能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。
2、Spark on Hive和Hive on Spark
-
Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。
Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。
二、基础概念
1、DataFrame
DataFrame也是一个分布式数据容器。与RDD类似，然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还掌握数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。从API易用性的角度上 看， DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。
DataFrame的底层封装的是RDD，只不过RDD的泛型是Row类型。
2、SparkSQL的数据源
SparkSQL的数据源可以是JSON类型的字符串，JDBC,Parquent,Hive，HDFS等。
3、SparkSQL底层架构
首先拿到sql后解析一批未被解决的逻辑计划，再经过分析得到分析后的逻辑计划，再经过一批优化规则转换成一批最佳优化的逻辑计划，再经过SparkPlanner的策略转化成一批物理计划，随后经过消费模型转换成一个个的Spark任务执行。
4、谓词下推（predicate Pushdown）
三。创建DataFrame的几种方式
1、读取json格式的文件创建DataFrame
- json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。
- DataFrame是一个一个Row类型的RDD，df.rdd()/df.javaRdd()。
- 可以两种方式读取json格式的文件。
- df.show()默认显示前20行数据。
- DataFrame原生API可以操作DataFrame（不方便）。
- 注册成临时表时，表中的列默认按ascii顺序显示列。
java代码：
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("jsonfile");
SparkContext sc = new SparkContext(conf);
//创建sqlContext
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);//SprakSQL中是SQLContext对象
/**
* DataFrame的底层是一个一个的RDD RDD的泛型是Row类型。
* 以下两种方式都可以读取json格式的文件
*/
DataFrame df = sqlContext.read().format("json").load("sparksql/json");
// DataFrame df2 = sqlContext.read().json("sparksql/json.txt");
// df2.show();
/**
* DataFrame转换成RDD
*/
RDD<Row> rdd = df.rdd();
/**
* 显示 DataFrame中的内容，默认显示前20行。如果现实多行要指定多少行show(行数)
* 注意：当有多个列时，显示的列先后顺序是按列的ascii码先后显示。
*/
// df.show();
/**
* 树形的形式显示schema信息
*/
df.printSchema();
/**
* dataFram自带的API 操作DataFrame（很麻烦）
*/
//select name from table
// df.select("name").show();
//select name age+10 as addage from table
df.select(df.col("name"),df.col("age").plus(10).alias("addage")).show();
//select name ,age from table where age>19
df.select(df.col("name"),df.col("age")).where(df.col("age").gt(19)).show();
//select count(*) from table group by age
df.groupBy(df.col("age")).count().show();
/**
* 将DataFrame注册成临时的一张表，这张表临时注册到内存中，是逻辑上的表，不会雾化到磁盘
*/
df.registerTempTable("jtable");
DataFrame sql = sqlContext.sql("select age,count(1) from jtable group by age");
DataFrame sql2 = sqlContext.sql("select * from jtable");
sc.stop();
scala代码：
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("jsonfile")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val df = sqlContext.read.json("sparksql/json")
//val df1 = sqlContext.read.format("json").load("sparksql/json")
df.show()
df.printSchema()
//select * from table
df.select(df.col("name")).show()
//select name from table where age>19
df.select(df.col("name"),df.col("age")).where(df.col("age").gt(19)).show()
//select count(*) from table group by age
df.groupBy(df.col("age")).count().show();
/**
* 注册临时表
*/
df.registerTempTable("jtable")
val result = sqlContext.sql("select * from jtable")
result.show()
sc.stop()
2、通过json格式的RDD创建DataFrame
java代码：
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("jsonRDD");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> nameRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(
"{\\"name\\":\\"zhangsan\\",\\"age\\":\\"18\\"}",
"{\\"name\\":\\"lisi\\",\\"age\\":\\"19\\"}",
"{\\"name\\":\\"wangwu\\",\\"age\\":\\"20\\"}"
));
JavaRDD<String> scoreRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(
"{\\"name\\":\\"zhangsan\\",\\"score\\":\\"100\\"}",
"{\\"name\\":\\"lisi\\",\\"score\\":\\"200\\"}",
"{\\"name\\":\\"wangwu\\",\\"score\\":\\"300\\"}"
));
DataFrame namedf = sqlContext.read().json(nameRDD);
DataFrame scoredf = sqlContext.read().json(scoreRDD);
namedf.registerTempTable("name");
scoredf.registerTempTable("score");
DataFrame result = sqlContext.sql("select name.name,name.age,score.score from name,score where name.name = score.name");
result.show();
sc.stop();
scala代码：
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("jsonrdd")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val nameRDD = sc.makeRDD(Array(
"{\\"name\\":\\"zhangsan\\",\\"age\\":18}",
"{\\"name\\":\\"lisi\\",\\"age\\":19}",
"{\\"name\\":\\"wangwu\\",\\"age\\":20}"
))
val scoreRDD = sc.makeRDD(Array(
"{\\"name\\":\\"zhangsan\\",\\"score\\":100}",
"{\\"name\\":\\"lisi\\",\\"score\\":200}",
"{\\"name\\":\\"wangwu\\",\\"score\\":300}"
))
val nameDF = sqlContext.read.json(nameRDD)
val scoreDF = sqlContext.read.json(scoreRDD)
nameDF.registerTempTable("name")
scoreDF.registerTempTable("score")
val result = sqlContext.sql("select name.name,name.age,score.score from name,score where name.name = score.name")
result.show()
sc.stop()
3、非json格式的RDD创建DataFrame（重要）
1) 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用）
- 自定义类要可序列化
- 自定义类的访问级别是Public
- RDD转成DataFrame后会根据映射将字段按Assci码排序
- 将DataFrame转换成RDD时获取字段两种方式,一种是df.getInt(0)下标获取（不推荐使用），另一种是df.getAs(“列名”)获取（推荐使用）
- 关于序列化问题:
1.反序列化时serializable 版本号不一致时会导致不能反序列化。
2.子类中实现了serializable接口，父类中没有实现，父类中的变量不能被序列化,序列化后父类中的变量会得到null。
注意：父类实现serializable接口,子类没有实现serializable接口时，子类可以正常序列化
3.被关键字transient修饰的变量不能被序列化。
4.静态变量不能被序列化，属于类，不属于方法和对象，所以不能被序列化。
另外：一个文件多次writeObject时，如果有相同的对象已经写入文件，那么下次再写入时，只保存第二次写入的引用，读取时，都是第一次保存的对象。
java代码：
/**
* 注意：
* 1.自定义类必须是可序列化的
* 2.自定义类访问级别必须是Public
* 3.RDD转成DataFrame会把自定义类中字段的名称按assci码排序
*/
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("RDD");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> lineRDD = sc.textFile("sparksql/person.txt");
JavaRDD<Person> personRDD = lineRDD.map(new Function<String, Person>() {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Person call(String s) throws Exception {
Person p = new Person();
p.setId(s.split(",")[0]);
p.setName(s.split(",")[1]);
p.setAge(Integer.valueOf(s.split(",")[2]));
return p;
}
});
/**
* 传入进去Person.class的时候，sqlContext是通过反射的方式创建DataFrame
* 在底层通过反射的方式获得Person的所有field，结合RDD本身，就生成了DataFrame
*/
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(personRDD, Person.class);
df.show();
df.registerTempTable("person");
sqlContext.sql("select name from person where id = 2").show();
/**
* 将DataFrame转成JavaRDD
* 注意：
* 1.可以使用row.getInt(0),row.getString(1)...通过下标获取返回Row类型的数据，但是要注意列顺序问题---不常用
* 2.可以使用row.getAs("列名")来获取对应的列值。
*
*/
JavaRDD<Row> javaRDD = df.javaRDD();
JavaRDD<Person> map = javaRDD.map(new Function<Row, Person>() {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Person call(Row row) throws Exception {
Person p = new Person();
//p.setId(row.getString(1));
//p.setName(row.getString(2));
//p.setAge(row.getInt(0));
p.setId((String)row.getAs("id"));
p.setName((String)row.getAs("name"));
p.setAge((Integer)row.getAs("age"));
return p;
}
});
map.foreach(new VoidFunction<Person>() {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(Person t) throws Exception {
System.out.println(t);
}
});
sc.stop();
scala代码：
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("rddreflect")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val lineRDD = sc.textFile("./sparksql/person.txt")
/**
* 将RDD隐式转换成DataFrame
*/
import sqlContext.implicits._
val personRDD = lineRDD.map { x => {
val person = Person(x.split(",")(0),x.split(",")(1),Integer.valueOf(x.split(",")(2)))
person
} }
val df = personRDD.toDF();
df.show()
/**
* 将DataFrame转换成PersonRDD
*/
val rdd = df.rdd
val result = rdd.map { x => {
Person(x.getAs("id"),x.getAs("name"),x.getAs("age"))
} }
result.foreach { println}
sc.stop()
结果：
1) 动态创建Schema将非json格式的RDD转换成DataFrame（建议使用）
java：
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("rddStruct");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> lineRDD = sc.textFile("./sparksql/person.txt");
/**
* 转换成Row类型的RDD
*/
JavaRDD<Row> rowRDD = lineRDD.map(new Function<String, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Row call(String s) throws Exception {
return RowFactory.create(//这里字段顺序一定要和下边 StructField对应起来
String.valueOf(s.split(",")[0]),
String.valueOf(s.split(",")[1]),
Integer.valueOf(s.split(",")[2])
);
}
});
/**
* 动态构建DataFrame中的元数据，一般来说这里的字段可以来源自字符串，也可以来源于外部数据库
*/
List<StructField> asList =Arrays.asList(//这里字段顺序一定要和上边对应起来
DataTypes.createStructField("id", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true)
);
StructType schema = DataTypes.createStructType(asList);
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema);
df.show();
JavaRDD<Row> javaRDD = df.javaRDD();
javaRDD.foreach(new VoidFunction<Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public void call(Row row) throws Exception {//Row类型的RDD
System.out.println(row.getString(0));
}
})
sc.stop();
scala代码：
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("rddStruct")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val lineRDD = sc.textFile("./sparksql/person.txt")
val rowRDD = lineRDD.map { x => {
val split = x.split(",")
RowFactory.create(split(0),split(1),Integer.valueOf(split(2)))
} }
val schema = StructType(List(
StructField("id",StringType,true),
StructField("name",StringType,true),
StructField("age",IntegerType,true)
))
val df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
df.show()
df.printSchema()
sc.stop()
4、读取parquet文件创建DataFrame
注意：
- 可以将DataFrame存储成parquet文件。保存成parquet文件的方式有两种
df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet");
df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet");
- SaveMode指定文件保存时的模式。
Overwrite：覆盖
Append：追加
ErrorIfExists：如果存在就报错
Ignore：如果存在就忽略
java代码：
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("parquet");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> jsonRDD = sc.textFile("sparksql/json");
DataFrame df = sqlContext.read().json(jsonRDD);
/**
* 将DataFrame保存成parquet文件，SaveMode指定存储文件时的保存模式
* 保存成parquet文件有以下两种方式：
*/
df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet");
df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet");
df.show();
/**
* 加载parquet文件成DataFrame
* 加载parquet文件有以下两种方式：
*/
DataFrame load = sqlContext.read().format("parquet").load("./sparksql/parquet");
load = sqlContext.read().parquet("./sparksql/parquet");
load.show();
sc.stop()
scala代码：
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("parquet")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val jsonRDD = sc.textFile("sparksql/json")
val df = sqlContext.read.json(jsonRDD)
df.show()
/**
* 将DF保存为parquet文件
*/
df.write.mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet")
df.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet")
/**
* 读取parquet文件
*/
var result = sqlContext.read.parquet("./sparksql/parquet")
result = sqlContext.read.format("parquet").load("./sparksql/parquet")
result.show()
sc.stop()
5、读取JDBC中的数据创建DataFrame(MySql为例)
两种方式创建DataFrame
java代码：
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("mysql");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
/**
* 第一种方式读取MySql数据库表，加载为DataFrame
*/
Map<String, String> options = new HashMap<String,String>();
options.put("url", "jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark");
options.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");
options.put("user", "root");
options.put("password", "123456");
options.put("dbtable", "person");
DataFrame person = sqlContext.read().format("jdbc").options(options).load();
person.show();
person.registerTempTable("person");
/**
* 第二种方式读取MySql数据表加载为DataFrame
*/
DataFrameReader reader = sqlContext.read().format("jdbc");
reader.option("url", "jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark");
reader.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");
reader.option("user", "root");
reader.option("password", "123456");
reader.option("dbtable", "score");
DataFrame score = reader.load();
score.show();
score.registerTempTable("score");
DataFrame result =
sqlContext.sql("select person.id,person.name,score.score from person,score where person.name = score.name");
result.show();
/**
* 将DataFrame结果保存到Mysql中
*/
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("user", "root");
properties.setProperty("password", "123456");
result.write().mode(SaveMode.Overwrite).jdbc("jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark", "result", properties);
sc.stop();
scala代码：
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("mysql")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
/**
* 第一种方式读取Mysql数据库表创建DF
*/
val options = new HashMap[String,String]();
options.put("url", "jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark")
options.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
options.put("user","root")
options.put("password", "123456")
options.put("dbtable","person")
val person = sqlContext.read.format("jdbc").options(options).load()
person.show()
person.registerTempTable("person")
/**
* 第二种方式读取Mysql数据库表创建DF
*/
val reader = sqlContext.read.format("jdbc")
reader.option("url", "jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark")
reader.option("driver"<以上是关于Spark SQL初始化和创建DataFrame的几种方式的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章