Spark学习笔记：Spark SQL

背景

从Spark 1.0开始，Spark SQL成为Spark生态系统一员，是专门处理结构化数据(比如DB, Json)的Spark组件。它提供了2种操作数据的方式：1）SQL Queries；2）DataFrames/Datasets API。Spark SQL = Schema + RDD，RDD可以表达所有的数据格式（包括结构化和非结构化），
Spark SQL只表达结构化的数据。

Spark SQL可以更快地编写和运行Spark程序，它可以编写更少的代码，读取更少的数据，让优化器自动优化程序，释放程序员的工作。

Spark SQL架构

Catalyst是一个查询优化器，将SQL优化为分布式基于RDD应用程序提交到集群。

Spark SQL支持以下两种方式：

• 使用SQL
  使用SQL语法；
• 使用DataFrame/Dataset
  采用更通用的语言(Scala，Python)表达查询需求，使用Dataset可以更快的捕获错误。

DataFrame 与 Dataset

Spark SQL API的演化

• RDD API
  RDD API产生与2011年，是由JVM对象组成的分布式数据集合，它不可变且具有容错能力，可处理结构化与非结构化数据，属于函数式转换。
  大数据分布式理念：
  1）不可改变，有助于并行计算，不需要加锁，例如RDD如果要改变，必须通过Transformation变为新的RDD；
  2）数据提前切分，例如HDFS划分为Blog，HBase划分为Region，Spark划分为RDD。

  但是RDD没有Schema，用户自己优化程序，不容易优化，同时从不同的数据源读取数据非常困难，合并多个数据源中的数据也非常困难。

• DataFrame API
  DataFrame API产生于2013年，是由Row对象组成的分布式数据集合，它不可变且具有容错能力，只能处理结构化数据，自带优化器Catalyst，可自动优化程序。使用Data source API可以方便的操作HBase，MySQL，HDFS等数据源。

  DataFrame API运行时类型检查，效率比较低，编译时类型检查效率会高些；它不能直接操作Domain对象；属于函数式编程风格。

• Dataset API
  Dataset扩展自DataFrame API，提供了编译时类型检查，是属于面
  向对象编程风格的API。Dataset API可直接作用在Domain对象上，保证了类型安全；代码生成编解码器，序列化更高效；Dataset与Dataframe可相互转换。

  DataFrame = Dataset[Row]，Row表示一行数据，比如Row=[“a”,12,123]。DataFrame内部数据无类型，统一为Row，DataFrame是一种特殊类型的Dataset。Dataset内部数据有类型，需要由用户定义。RDD、DataFrame与Dataset之间可以相互转化。

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RDD、DataFrame与Dataset的关系

val df = spark.read.parquet(“...”) // DataFrame 
val ds = df.as[Person] // DataFrame -> Dataset 
val df2 = ds.toDF() / Dataset -> DataFrame
val rdd1 = ds.rdd // Dataset -> RDD
val rdd2 = df.rdd // DataFrame -> RDD
val newDs = Seq(Person(“Andy”, 32)).toDS() // Seq -> DS

Spark SQL程序设计

编写流程
1）创建SparkSession对象：
封装了Spark SQL执行环境信息，是所有Spark SQL程序的唯一入口；

val spark = SparkSession.builder. 
	master("local")
	.appName("Spark Session Example") 
	.getOrCreate() //如果有就取，如果没有就创建，保证只有一个session，这段代码在任何地方都可以使用
// 后面所有程序片段总的Spark变量均是SparkSession
// 将RDD隐式转换为DataFrame
import spark.implicits._

SparkSession里默认包含一个Spark Context，可以使用SparkSession.sparkContext直接使用，再创建Spark Context会报错。

Spark SQL也是跑在Yarn上，运行在Driver和Executor上，只是换了一种API。运行在Yarn上要用Spark.submit，Spark SQL程序和普通的Spark程序是一样的，都是用Spark.submit提交Yarn运行，运行在Yarn上必须打成JAR包来提交运行。

2）创建DataFrame或Dataset：
Spark SQL支持各种数据源；

• RDD
  通过反射方式：
  定义case class，作为RDD的schema，直接通过RDD.toDF将RDD转换为DataFrame。case class是Scala中的一个类，相当于C语言中的一个Structure。

  import org.apache.spark.sql.SparkSession 
  import org.apache.spark.sql.Row
  case class User(userID: Long, gender: String, age: Int, occupation: String, zipcode: String) 
  val usersRdd = sc.textFile("/tmp/ml-1m/users.dat")
  val userRDD = usersRdd.map(_.split("::")).map(p => User(p(0).toLong, p(1).trim, p(2).toInt, p(3), p(4)))
  val userDataFrame = userRDD.toDF()
  userDataFrame.take(10) 
  userDataFrame.count()
  

  通过自定义schema方式 ：
  定义RDD schema(由StructField/StructType构成) ，使用SQLContext.createDataFrame生成DF。

  import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession, Row}
  import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
  val schemaString = "userID gender age occupation zipcode"
  val schema = StructType(schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))  //true说明可以为Null
  val userRDD2 = usersRdd.map(_.split("::")).map(p => Row(p(0), p(1).trim, p(2).trim, p(3).trim, p(4).trim))
  val userDataFrame2 = sqlContext.createDataFrame(userRDD2, schema)
  userDataFrame2.take(10) 
  userDataFrame2.count()
  userDataFrame2.write.mode(SaveMode.Overwrite).json("/tmp/user.json") userDataFrame2.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("/tmp/user.parquet")
  

• Json
  spark.read.format(“json”).load(…)

   val userJsonDF = spark.read.format("json").load("/tmp/user.json") 
   userJsonDF.take(10)
  

  sqlContext.read.json(…)2. sqlContext.read.json(…)

   val userJsonDF2 = spark.read.json("/tmp/user.json") 
   userJsonDF2.take(10)
  

  SQL

   CREATE TABLE user USING json 
   OPTIONS
  (path “/tmp/user.json”)
  

• ORC

  ratingsRdd=sc.textFile("/tmp/ratings.dat")
  ratingsRdd.take(2)
  case class Rating(userId: String, movieId: String, rating: String, timestamp: String)
  val ratingRDD = ratingsRdd.map(_.split("::")).map(p => Rating(p(0),p(1),p(2),p(3)))
  ratingRDD.take(2)
  val ratingDataFrame = ratingRDD.toDF()
  ratingDataFrame.show //打印前20行数据
  ratingDataFrame.printSchema //打印schema
  ratingDataFrame.write.orc("/tmp/ratings.orc")  //创建ORC文件
  val newORC = spark.read.orc("/tmp/ratings.orc") //读取ORC文件
  newORC.show	 //打印前20行数据
  

  创建ORC文件有些慢，运行成功后，目录下会自动建立四个文件，两个.开头的文件是隐藏文件，里面是校验码，一个_SUCCESS的空文件，所有通过程序产生的目录，都会产生这个文件，标识创建成功，可以通过程序监听目录下是否有_SUCCESS的文件来判断程序是否运行成功。RDD很难读ORC，需要用Spark SQL读ORC。

• Parquet
  Parquet和ORC数据类似，这里的spark是spark session。
  spark.read.format(”parquet").load(…)

   val userParquetDF = spark.read.format("parquet").load("/tmp/user.parquet") 
   userParquetDF.take(10)
  

  spark.read.parquet(…)

   val userParquetDF2 = spark.read.parquet("/tmp/user.parquet") 
   userParquetDF2.take(10)
  

  SQL

   CREATE TABLE user USING parquet 
   OPTIONS 
   (path=“/tmp/user.parquet”)
  

• Jdbc
  spark.read.format(“jdbc”).options(…)

  export SPARK_CLASSPATH=<mysql-connector-java-5.1.26.jar>
   val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").options( Map(
  “url” ->
  “jdbc:mysql://mysql_hostname:mysql_port/testDB?user=<name>&password=<password>" ,
  "dbtable" -> “testTable")).load()
  
  

  SQL

  CREATE TABLE user USING jdbc 
  OPTIONS
  (url=“jdbc:mysql://mysql_hostname:mysql_port/testDB?user=<name>&password=<passw ord>",dbtable=“testTable”)
  

3）在DataFrame或Dataset之上进行转换和Action：
Spark SQL提供了多种转换和Action函数；有类型的转换针对Dataset
没有类型的转换针对DataFrame。

数据处理
Json数据

{"age":"45","gender":"M","occupation":"7","userID":"4","zipcode":"02460"}{"age":"1","gender":"F","occupation":"10","userID":"1","zipcode":"48067"}

读取Json数据

scala> val userDF = spark.read.json("/tmp/user.json")
userDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: string, gender: string, occupation: string, userID: string, zipcode: string]

生成Json数据

scala> userDF.limit(5).write.mode("overwrite").json("/tmp/user2.json")

collect用数组的方式返回所有的值；
spark.read.textfile可以返回Dataset；
spark.read.text可以返回DataFrame。

DataFrame处理

scala> userDF.show(4)

scala> userDF.limit(2).toJSON.foreach(println) 
{"age":"1","gender":"F","occupation":"10","userID":"1","zipcode":"48067"} 
{"age":"56","gender":"M","occupation":"16","userID":"2","zipcode":"70072"}`

scala> userDF.printSchema 
root
|-- age: string (nullable = true)
|-- gender: string (nullable = true)
|-- occupation: string (nullable = true) |-- userID: string (nullable = true)
|-- zipcode: string (nullable = true)

Transformation

scala> userDF.select("userID", "age").show

scala> userDF.selectExpr("userID", "ceil(age/10) as newAge").show(2)

scala> userDF.select(max('age), min('age), avg('age)).show

scala> userDF.selectExpr(”userID as id", "case gender when 'F' then 'female' else 'male' end as gender").show

scala> userDF.filter(userDF("age") > 30).show(2)

scala> userDF.filter("age > 30 and occupation = 10").show

scala> userDF.select("userID", "age").filter("age > 30").show(2)

scala> userDF.filter("age > 30").select("userID", "age").show(2)

以上两个结果和效率都一样。

scala> userDF.groupBy("age").count().show()

scala>userDF.groupBy("age").agg(count('gender),countDistinct('occupation)).show()

scala>userDF.groupBy("age").agg("gender"->"count","occupation"->"count").show()

可用的聚集函数: avg, max, min, sum, count

scala> userDataFrame.printSchema 
root
|-- userID: string (nullable = true)
|-- gender: string (nullable = true)
|-- age: string (nullable = true)
|-- occupation: string (nullable = true) 
|-- zipcode: string (nullable = true)

scala> ratingDataFrame.printSchema 
root
|-- userID: string (nullable = true)
|-- movieID: string (nullable = true) 
|-- Rating: string (nullable = true)
|-- Timestamp: string (nullable = true)

scala> val mergedDataFrame = ratingDataFrame.filter("movieID = 2116").
| join(userDataFrame, "userID").
| select("gender", "age").
| groupBy("gender", "age").
| count
mergedDataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame = [gender: string, age: string, count: bigint]

scala> val mergedDataFrame2 = ratingDataFrame.filter("movieID = 2116"). join(userDataFrame, userDataFrame("userID") === ratingDataFrame("userID"),
"inner").select("gender", "age"). groupBy("gender", "age").count
scala> mergedDataFrame2.show

Spark SQL支持的Join类型: inner, outer, full, fullouter, leftouter, rightouter, cross

scala> userDataFrame.createOrReplaceTempView("users")
val groupedUsers = spark.sql("select gender, age, count(*) as n from users group by gender, age")
groupedUsers.show()

SQL返回的是Dataframe。
Dataframe.show()返回的是unit，是空，相当于void。
Dataframe.take()返回的是一个数组，所以要把一个Dataframe的某几条记录存储下来应该用take，不能用show。

Action

 scala> userDF.collect
res35: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([1,F,10,1,48067], [56,M,16,2,70072], [25,M,15,3,55117], [45,M,7,4,02460], [25,M,20,5,55455])

scala> userDF.first
res36: org.apache.spark.sql.Row = [1,F,10,1,48067]

scala> userDF.take(2)
res37: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([1,F,10,1,48067], [56,M,16,2,70072])

scala> userDF.head(2)
res38: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([1,F,10,1,48067], [56,M,16,2,70072])

4）返回结果：
保存到HDFS中，或直接打印出来。

参考链接

https://spark-packages.org/
http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Dataset
http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Column