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本文为《大数据分析师入门课程》系列的第9篇，在本系列的第8篇-Spark基础中，已经对Spark做了一个入门介绍，在此基础上本篇拎出Spark SQL，主要站在使用者的角度来进行讲解，需要注意的是本文中的例子的代码均使用Scala语言。

主要包括以下内容：

• 你该了解的Spark SQL
• 简单入门操作
• 不得不说的数据源

一你该了解的Spark SQL

1.什么是Spark SQL？

Spark SQL是Spark专门用来处理结构化数据的模块，是Spark的核心组件，在1.0时发布。

SparkSQL替代的是HIVE的查询引擎，HIVE的默认引擎查询效率低是由于其基于MapReduce实现SQL查询，而MapReduce的shuffle是基于磁盘的。

2.Spark SQL特性

其实最初Spark团队推出的是Shark-基于Hive对内存管理、物理计划、执行做了优化，底层使用Spark基于内存的计算引擎，对比Hive性能提升一个数量级。

即便如此高的性能提升，但是由于Shark底层依赖Hive的语法解析器、查询优化器等组件制约其性能的进一步提升。最终Spark团队放弃了Shark，推出了Spark SQL项目，其具备以下特性：

• 标准的数据连接，支持多种数据源
• 多种性能优化技术
• 组件的可扩展性
• 支持多语言开发：Scala、Java、Python、R
• 兼容Hive

3.Spark SQL可以做什么？

• 大数据处理

使用SQL进行大数据处理，使传统的RDBMS人员也可以进行大数据处理，不需要掌握像mapreduce的编程方法。

• 使用高级API进行开发

SparkSQL支持SQL API，DataFrame和Dataset API多种API，使用这些高级API进行编程和采用Sparkcore的RDD API 进行编程有很大的不同。

使用RDD进行编程时，开发人员在采用不同的编程语言和不同的方式开发应用程序时，其应用程序的性能千差万别，但如果使用DataFrame和Dataset进行开发时，资深开发人员和初级开发人员开发的程序性能差异很小，这是因为SparkSQL 内部使用Catalyst optimizer 对执行计划做了很好的优化。

二简 单 入 门 操 作

1.构建入口

Spark SQL中所有功能的入口点是SparkSession类-Spark 2.0引入的新概念，它为用户提供统一的切入点。

早期Spark的切入点是SparkContext，通过它来创建和操作数据集，对于不同的API需要不同的context。

比如：使用sql-需要sqlContext，使用hive-需要hiveContext，使用streaming-需要StreamingContext。SparkSession封装了SparkContext和SQLContext。

要创建一个 SparkSession使用SparkSession.builder():

import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
val spark = SparkSession
  .builder()
 .appName("Spark SQL basic example")
 .config("spark.some.config.option", "some-value")
 .getOrCreate()

2.创建DataFrame

在一个SparkSession中，应用程序可以从结构化的数据文件、Hive的table、外部数据库和RDD中创建一个DataFrame。

举个例子， 下面就是基于一个JSON文件创建一个DataFrame:

val df =spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
 
// 显示出DataFrame的内容
df.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

3.执行SQL查询

// 将DataFrame注册成一个临时视图
df.createOrReplaceTempView("people")
 
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF.show()
// +----+-------+
// | age|  name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30|   Andy|
// |  19|Justin|
// +----+-------+

SparkSession的SQL函数可以让应用程序以编程的方式运行SQL查询，并将结果作为一个 DataFrame返回。

例子中createOrReplaceTempView创建的临时视图是session级别的，也就是会随着session的消失而消失。如果你想让一个临时视图在所有session中相互传递并且可用，直到Spark 应用退出，你可以建立一个全局的临时视图，全局的临时视图存在于系统数据库global_temp中，我们必须加上库名去引用它。

// 将一个DataFrame注册成一个全局临时视图
df.createGlobalTempView("people")
 
// 注意这里的global_temp
spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
// +----+-------+
// | age|  name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30|   Andy|
// |  19|Justin|
// +----+-------+
 
// 新的session同样可以访问
spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
// +----+-------+
// | age|  name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30|   Andy|
// |  19|Justin|
// +----+-------+

4.DataFrame操作示例

import spark.implicits._ //导入隐式转换的包
 
//打印schema
df.printSchema() 
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)
 
//选择一列进行打印
df.select("name").show()  
// +-------+
// |   name|
// +-------+
// |Michael|
// |   Andy|
// | Justin|
// +-------+
 
//年龄加1
df.select(#34;name", #34;age" +1).show()
// +-------+---------+
// |  name|(age + 1)|
// +-------+---------+
// |Michael|    null|
// |  Andy|       31|
// | Justin|      20|
// +-------+---------+
 
//选取年龄大于21的
df.filter(#34;age" > 21).show() 
// +---+----+
// |age|name|
// +---+----+
// | 30|Andy|
// +---+----+
 
//聚合操作
df.groupBy("age").count().show() 
// +----+-----+
// | age|count|
// +----+-----+
// | 19|    1|
// |null|   1|
// | 30|    1|
// +----+-----+

5.创建DataSet

Dataset和RDD比较类似，与RDD不同的是实现序列化和反序列化的方式，RDD是使用Java serialization或者Kryo，而Dataset是使用Encoder。

Encoder的动态特性使得Spark可以在执行filtering、sorting和hashing等许多操作时无需把字节反序列化为对象。

// 一个简单的Seq转成DataSet，会有默认的schema
val primitiveDS = Seq(1, 2, 3).toDS().show
// +-----+
// |value|
// +-----+
// |    1|
// |    2|
// |    3|
// +-----+
 
case class Person(name: String, age: Long)
 
// 通过反射转换为DataSet
val caseClassDS = Seq(Person("Andy",32)).toDS()
caseClassDS.show()
// +----+---+
// |name|age|
// +----+---+
// |Andy| 32|
// +----+---+
 
// DataFrame指定一个类则为DataSet
val path = "examples/src/main/resources/people.json"
val peopleDS = spark.read.json(path).as[Person]
peopleDS.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

通过上述的代码可以看出创建DataSet的代码很简单，一个toDs就可以自动推断出schema的类型，读取json这种结构化的数据得到的是一个DataFrame，再指定它的类则为DataSet。

6.RDD的互操作性

RDD的互操作性指的是RDD和DataFrame的相互转换，DataFrame转RDD很简单，复杂的是RDD转DataFrame。

目前Spark SQL有两种方法：

• 反射推断

Spark SQL 的 Scala 接口支持自动转换一个包含 Case Class的 RDD 为DataFrame。Case Class 定义了表的Schema。Case class 的参数名使用反射读取并且成为了列名。Case class 也可以是嵌套的或者包含像 Seq 或者 Array 这样的复杂类型，这个 RDD 能够被隐式转换成一个 DataFrame 然后被注册为一个表。

// 开启隐式转换
import spark.implicits._
 
// 读入文本文件并最终转化成DataFrame
val peopleDF = spark.sparkContext
 .textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
 .map(_.split(","))
 .map(attributes => Person(attributes(0), attributes(1).trim.toInt))
  .toDF()
// 将DataFrame注册成表
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
 
// 执行一条sql查询
val teenagersDF = spark.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
 
// 通过map操作后得到的是RDD
teenagersDF.map(teenager => "Name: " +teenager(0)).show()
// +------------+
// |      value|
// +------------+
// |Name: Justin|
// +------------+

另一种更加简单的操作是将RDD中每一行类型变为tuple类型，然后使用toDF依次赋予字段名，需要注意的是使用tuple最高可以支持22个字段。

// 开启隐式转换
import spark.implicits._
 
// 读入文本文件并最终转化成DataFrame
val peopleDF = spark.sparkContext
 .textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
 .map(_.split(","))
 .map(attributes => (attributes(0), attributes(1).trim.toInt))
 .toDF("name","age")
//peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name:string, age: int]

• 构造Schema

在无法提前定义schema的情况下，RDD转DataFrame或者DataSet需要构造Schema。

构建一个Schema并将它应用到一个已存在的RDD编程接口需要以下四个步骤：

a.从原始的RDD创建一个tuple或者列表类型的RDD

b.创建一个StructType来匹配RDD中的结构

c.将生成的RDD转换成Row类型的RDD

d.通过createDataFrame方法将Schema应用到RDD

//需要导入类型相关的包
import org.apache.spark.sql.types._
 
//读取hdfs上的文本文件，保存到rdd中
val peopleRDD =spark.sparkContext.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
 
// 这里的schema是一个字符串，可以来自于其他未知内容的文件，需要注意的是-这里明确写出来只是为了演示，并不代表提前知道schema信息。
val schemaString = "name age"
 
// 将有schema信息的字符串转变为StructField类型
val fields = schemaString.split(" ")
 .map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, nullable =true))
 
//通过StructType方法读入schema
val schema = StructType(fields)
 
// 将RDD转换成Row类型的RDD
val rowRDD = peopleRDD
 .map(_.split(","))
 .map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim))
 
// 应用schema信息到Row类型的RDD
val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD,schema)

三不得不说的数据源

在工作中使用Spark SQL进行处理数据的第一步就是读取数据，Spark SQL通过统一的接口去读取和写入数据。主要是read和write操作，不同的数据源相应的Option（附加设置）会有所不同，下面通过例子来具体说明。

1.数据读取

• parquet

1）读取Parquet文件

parquet文件自带schema，读取后是DataFrame格式。

val usersDF =spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")
//usersDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name:string, favorite_color: string ... 1 more field]

2）解析分区信息

parquet文件中如果带有分区信息，那么SparkSQL会自动解析分区信息。比如，这样一份人口数据按照gender和country进行分区存储，目录结构如下：

test
└── spark-sql
    └── test
        ├──gender=male
       │   │
       │   ├── country=US
       │   │   └── data.parquet
       │   ├── country=CN
       │   │   └── data.parquet
       │   └── ...
        └──gender=female
            │
           ├── country=US
           │   └── data.parquet
           ├── country=CN
           │   └── data.parquet
           └── ...

通过spark.read.load读取该目录下的文件SparkSQL将自动解析分区信息，返回的DataFrame的Schema如下：

root
|-- name: string (nullable = true)
|-- age: long (nullable = true)
|-- gender: string (nullable = true)
|-- country: string (nullable = true)

目前自动解析分区支持数值类型和字符串类型。

自动解析分区类型的参数为：
spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认值为true。可以关闭该功能，直接将该参数设置为disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不会再进行类型解析。

3）Schema合并

如果读取的多个parquet文件中的Schema信息不一致，Spark SQL可以设置参数进行合并，但是Schema合并是一个高消耗的操作，在大多数情况下并不需要，所以Spark SQL从1.5.0开始默认关闭了该功能。

可以通过下面两种方式开启该功能：

a.读取文件的时候，开启合并功能，只对本次读取文件进行合并Schema操作

b.设置全局SQL选项
spark.sql.parquet.mergeSchema为true，每次读取文件都会进行合并Schema操作

具体请看下面的例子：

// sqlContext是之前例子中生成的
// 导入隐式转换
import sqlContext.implicits._
 
// 创建一个简单的DataFrame并保存
val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map(i => (i, i *2)).toDF("single", "double")
df1.write.parquet("data/test_table/key=1")
 
// 创建另一个DataFrame，注意字段名
val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map(i => (i, i *3)).toDF("single", "triple")
df2.write.parquet("data/test_table/key=2")
 
// 读取这两个parquet文件，增加开启合并Schema的设置
val df3 =sqlContext.read.option("mergeSchema","true").parquet("data/test_table")
df3.printSchema()
 
// 不同名称的字段都保留下来了
// root
// |-- single: int (nullable = true)
// |-- double: int (nullable = true)
// |-- triple: int (nullable = true)
// |-- key : int (nullable = true)

关于schema合并，有一点需要特别关注，那就是当不同parquet文件的schema有冲突时，合并会失败，如同名的字段，其类型不一致的情况。这时如果你读取的是hive数据源，可能会出现读取失败或者读取字段值全部为NULL的情况。如果大家遇到类型场景，可以考虑是否是这个因素导致。

• json

json文件和parquet文件一样也是带有schema信息，不过需要指明是json文件，才能准确的读取。

val peopleDF =spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")
//peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age:bigint, name: string]

• MySQL

读取MySQL中的数据是通过jdbc的方式，需要知道要访问的MySQL数据库、表等信息，具体请看下面的代码：

//MySQL数据的访问ip、端口号和数据库名
val url ="jdbc:mysql://192.168.100.101:3306/testdb"
//要访问的表名
val table = "test"
//建立一个配置变量
val properties = new Properties()
//将用户名存入配置变量
properties.setProperty("user","root")
//将密码存入配置变量
properties.setProperty("password","root")
//需要传入Mysql的URL、表名、配置变量
val df = sqlContext.read.jdbc(url,table,properties)

这里要注意的一个点是，读取MySQL需要运行作业时，classpath下有MySQL的驱动jar，或者通过--jars添加驱动jar。

• hive

读取hive数据的前提是要进行相关的配置，需要将hive-site.xml、core-site.xml、hdfs-site.xml以及hive的lib依赖放入spark的classpath下，或者在提交作业时通过--files和--jars来指定这些配置文件和jar包。之后，就可以很方便的使用hive的数据表了，示例代码如下：

import java.io.File
 
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
case class Record(key: Int, value: String)
 
// 数仓地址指向默认设置
val warehouseLocation = newFile("spark-warehouse").getAbsolutePath
 
val spark = SparkSession
  .builder()
 .appName("Spark Hive Example")
 .config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)
 .enableHiveSupport() //增加支持hive特性
 .getOrCreate()
 
import spark.implicits._
import spark.sql
 
//使用sql创建一个表，并将hdfs中的文件导入到表中
sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT,value STRING) USING hive")
sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
 
// 使用sql直接指向sql查询
sql("SELECT * FROM src").show()
// +---+-------+
// |key| value|
// +---+-------+
// |238|val_238|
// | 86| val_86|
// |311|val_311|
// ...

2.数据保存

• write

保存用write方法，先看一个简单的例子，将一个DataFrame保存到parquet文件中。

//选取DataFrame中的两列保存到parquet文件中
usersDF.select("name","favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")

• format

format可以指定保存文件的格式，支持json、csv、orc等

//选取DataFrame中的两列保存到json文件中
usersDF.select("name", "favorite_color").write.format("json").save("namesAndFavColors.json")

• mode

在保存数据的时候，要不要考虑数据存不存在？是覆盖还是追加呢？通过mode可以进行设置。

//选取DataFrame中的两列保并追加到parquet文件中
usersDF.select("name","favorite_color").write.mode(SaveMode.append)
.save("namesAndFavColors.parquet")

除了append还有下列选项：

总结

本文通过什么是Spark SQL，有哪些特性，可以做什么让读者对Spark SQL有个整体的了解，然后着重讲解了如何进行入门操作和多种数据源操作。

掌握了以上技能，大数据分析工程师面对Spark SQL相关的工作一定可以游刃有余。

以上就是今天的内容了，如果对你有帮助，希望你能够关注、点赞、转发一键三连支持一下。需要完整学习线路和配套课堂笔记，请回复111。