【Spark SQL：分组排行榜】

一、提出任务

• 分组求TopN是大数据领域常见的需求，主要是根据数据的某一列进行分组，然后将分组后的每一组数据按照指定的列进行排序，最后取每一组的前N行数据。
• 数据表t_grade
  
• 执行查询
  

SELECT * FROM t_grade tg 
   WHERE (SELECT COUNT(*) FROM t_grade 
	           WHERE tg.name = t_grade.name 
						    AND score >= tg.score						 		
	        ) <= 3 ORDER BY name, score DESC;    

二、完成任务

（一）新建Maven项目

• 点击Finish创建项目
  

（二）添加相关依赖和构建插件

• 修改 pom.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
         http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>net.huawei.sql</groupId>
    <artifactId>GradeTopNBySQL</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.3.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.3.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>scala-compile-first</id>
                        <phase>process-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>add-source</goal>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                    <execution>
                        <id>scala-test-compile</id>
                        <phase>process-test-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

• 将main.java 改为main.scala

（三）创建日志属性文件

• 创建日志属性文件 log4j.properties
  内容如下：

log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spark.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

• 在scala目录下创建net.xxx.sql包
• 在net.xxx.sql包里创建GradeTopNBySQL.scala
  

package net.xjx.sql

import org.apache.spark.sql.{
    
    Dataset, SparkSession}

/**
 * 功能：利用Spark SQL实现分组排行榜
 * 日期：2022年06月15日
 */
object GradeTopNBySQL {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    // 创建或得到Spark会话对象
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("GradeTopNBySQL")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()
    // 读取HDFS上的成绩文件
    val lines: Dataset[String] = spark.read.textFile("hdfs://master:9000/input/grades.txt")
    // 导入隐式转换
    import spark.implicits._
    // 创建成绩数据集
    val gradeDS: Dataset[Grade] = lines.map(
      line => {
    
    
        val fields = line.split(" ")
        val name = fields(0)
        val score = fields(1).toInt
        Grade(name, score)
      })
    // 将数据集转换成数据帧
    val df = gradeDS.toDF()
    // 基于数据帧创建临时表
    df.createOrReplaceTempView("t_grade")
    // 查询临时表，实现分组排行榜
    val top3 = spark.sql(
      """
        |SELECT name, score FROM
        |    (SELECT name, score, row_number() OVER (PARTITION BY name ORDER BY score DESC) rank from t_grade) t
        |    WHERE t.rank <= 3
        |""".stripMargin
    )
    // 显示分组排行榜结果
    top3.show()

    // 按指定格式输出分组排行榜
    top3.foreach(row => println(row(0) + ": " + row(1)))

    // 关闭Spark会话
    spark.close()
  }

  // 定义成绩样例类
  case class Grade(name: String, score: Int)
}

（五）本地运行程序，查看结果

• 在控制台查看输出结果
  

（六）交互式操作查看中间结果

1、读取成绩文件得到数据集

• 执行命令：val lines: Dataset[String] = spark.read.textFile("hdfs://master:9000/input/grades.txt")
  

2、定义成绩样例类

• 执行命令：case class Grade(name: String, score: Int)
  

3、导入隐式转换

• 执行命令：import spark.implicits._
  

4、创建成绩数据集

val gradeDS: Dataset[Grade] = lines.map(
      line => {
    
     val fields = line.split(" ")
        val name = fields(0)
        val score = fields(1).toInt
        Grade(name, score)
      })

• 执行上述语句
  

5、将数据集转换成数据帧

• 执行命令：val df = gradeDS.toDF()
  

6、基于数据帧创建临时表

• 执行命令：df.createOrReplaceTempView("t_grade")
  

7、查询临时表，实现分组排行榜

  val top3 = spark.sql(
      """
        |SELECT name, score FROM
        |    (SELECT name, score, row_number() OVER (PARTITION BY name ORDER BY score DESC) rank from t_grade) t
        |    WHERE t.rank <= 3
        |""".stripMargin
    )

• 执行上述语句
  

8、显示分组排行榜结果

• 执行命令：top3.show()