实验5 spark sql

1．Spark SQL 基本操作

将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中，并保存命名为 employee.json。

{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }

{ "id":2, "name":"Bob","age":29 }

{ "id":3 , "name":"Jack","age":29 }

{ "id":4 , "name":"Jim","age":28 }

{ "id":5 , "name":"Damon" }

为 employee.json 创建 DataFrame，并写出 Scala 语句完成下列操作：

(1) 查询所有数据；

scala> val df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/sparklab/employee.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, id: bigint ... 1 more field] 

scala> df.show()
+----+---+-----+
| age| id| name|
+----+---+-----+
|  36|  1| Ella|
|  29|  2|  Bob|
|  29|  3| Jack|
|  28|  4|  Jim|
|  28|  4|  Jim|
|null|  5|Damon|
|null|  5|Damon|
+----+---+-----+

(2) 查询所有数据，并去除重复的数据；

scala> df.distinct().show()
+----+---+-----+                                                                
| age| id| name|
+----+---+-----+
|  36|  1| Ella|
|  29|  3| Jack|
|null|  5|Damon|
|  29|  2|  Bob|
|  28|  4|  Jim|
+----+---+-----+

(3) 查询所有数据，打印时去除 id 字段；

scala> df.drop("id").show()
+----+-----+
| age| name|
+----+-----+
|  36| Ella|
|  29|  Bob|
|  29| Jack|
|  28|  Jim|
|  28|  Jim|
|null|Damon|
|null|Damon|
+----+-----+

(4) 筛选出 age>30 的记录；

scala> df.filter(df("age") > 30 ).show() 
+---+---+-----+
|age| id| name|
+---+---+-----+
| 36|  1| Ella|
+---+---+-----+

(5) 将数据按 age 分组；

scala> df.groupBy("name").count().show()
+-----+-----+
| name|count|
+-----+-----+
|Damon|    2|
| Ella|    1|
|  Jim|    2|
| Jack|    1|
|  Bob|    1|
+-----+-----+

(6) 将数据按 name 升序排列；

scala> df.sort(df("name").asc).show()
+----+---+-----+
| age| id| name|
+----+---+-----+
|  36|  1| Ella|
|  29|  2|  Bob|
|null|  5|Damon|
|null|  5|Damon|
|  29|  3| Jack|
|  28|  4|  Jim|
|  28|  4|  Jim|
+----+---+-----+

(7) 取出前 3 行数据；

df.take(3) 或 scala> df.head(3

8) 查询所有记录的 name 列，并为其取别名为 username；

df.select(df("name").as("username")).show()

(9) 查询年龄 age 的平均值；

df.agg("age"->"avg")

(10) 查询年龄 age 的最小值。

df.agg("age"->"min")

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