Spark SQL数据源

SparkSQL数据源：从各种数据源创建DataFrame

　　因为 spark sql，dataframe，datasets 都是共用 spark sql 这个库的，三者共享同样的代码优化，生成以及执行流程，所以 sql，dataframe，datasets 的入口都是 sqlContext。

　　可用于创建 spark dataframe 的数据源有很多：

SparkSQL数据源：RDD

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
    // this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.
    import sqlContext.implicits._

    // Define the schema using a case class.
    case class Person(name: String, age: Int)

    // Create an RDD of Person objects and register it as a table.
    val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
      .map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))
      .toDF()

   val people = sc
      .textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
      .map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))
    
sqlContext.createDataFrame(people)

SparkSQL数据源：Hive

　　当从Hive 中读取数据时，Spark SQL 支持任何Hive 支持的存储格式（SerDe），包括文件、RCFiles、ORC、Parquet、Avro，以及Protocol Buffer(当然Spark SQL也可以直接读取这些文件)。

　　要连接已部署好的Hive，需要拷贝hive-site.xml、core-site.xml、hdfs-site.xml到Spark 的./conf/ 目录下即可

　　如果不想连接到已有的hive，可以什么都不做直接使用HiveContext:

　　Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的Hive 元数据仓库，叫作metastore_db

　　如果你尝试使用HiveQL 中的CREATE TABLE(并非CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的/user/hive/warehouse 目录中(如果你的classpath 中有配好的hdfs-site.xml，默认的文件系统就是HDFS，否则就是本地文件系统)。

SparkSQL数据源：Hive读写

// sc is an existing SparkContext.

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")

sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")

// Queries are expressed in HiveQL

sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)

SparkSQL数据源：访问不同版本的metastore

　　从Spark1.4开始，Spark SQL可以通过修改配置去查询不同版本的?Hive metastores(不用重新编译)

SparkSQL数据源：Parquet

Parquet（http://parquet.apache.org/）是一种流行的列式存储格式，可以高效地存储具有嵌套字段的记录。

Parquet 格式经常在Hadoop 生态圈中被使用，它也支持Spark SQL 的全部数据类型。Spark SQL 提供了直接读取和存储Parquet 格式文件的方法。

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
        // this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.
        import sqlContext.implicits._

   // Define the schema using a case class.
        case class Person(name: String, age: Int)
       
    // Create an RDD of Person objects and register it as a table.
        val people = sc
        .textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
        .map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))
        .toDF()

   people.write.parquet("xxxx")

  val parquetFile = sqlContext.read.parquet("people.parquet")

//Parquet files can also be registered as tables and then used in SQL statements.
       parquetFile.registerTempTable("parquetFile")
       val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age >= 13 AND age <= 19")
       teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

SparkSQL数据源：Parquet -- Partition Discovery

　　在Hive中通常会用分区表来优化性能，比如：

　　SQLContext.read.parquet或者SQLContext.read.load只需要指定path/to/table，SparkSQL会自动从路径中提取分区信息，返回的DataFrame 的schema 将是：

　　当然你可以使用Hive读取方式：

hiveContext.sql("FROM src SELECT key, value").

SparkSQL数据源：Json

　　SparkSQL支持从Json文件或者Json格式的RDD读取数据

　val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

// 可以是目录或者文件夹
            val path = "examples/src/main/resources/people.json"
            val people = sqlContext.read.json(path)

    // The inferred schema can be visualized using the printSchema() method.
            people.printSchema()

   // Register this DataFrame as a table.
            people.registerTempTable("people")   

    // SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext.
            val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
       
    // Alternatively, a DataFrame can be created for a JSON dataset represented by
            // an RDD[String] storing one JSON object per string.
            val anotherPeopleRDD = sc.parallelize("""{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil)
            val anotherPeople = sqlContext.read.json(anotherPeopleRDD)

SparkSQL数据源：JDBC

val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc")
                .options(Map("url" -> "jdbc:postgresql:dbserver","dbtable" -> "schema.tablename"))
                .load()

支持的参数：

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