（一）概述

SparkSQL可以理解为在原生的RDD上做的一层封装，通过SparkSQL可以在scala和java中写SQL语句，并将结果作为Dataset/DataFrame返回。简单来讲，SparkSQL可以让我们像写SQL一样去处理内存中的数据。

Dataset是一个数据的分布式集合，是Spark1.6之后新增的接口，它提供了RDD的优点和SparkSQL优化执行引擎的优点，一个Dataset相当于RDD+Schema的结合。

Dataset的底层封装是RDD，当RDD的泛型是Row类型时，该类型就可以称为DataFrame。DataFrame是一种表格型的数据结构，就和传统的Mysql结构一样，通过DataFrame我们可以更加高效地去执行Sql。

（二）SparkSQL实战

使用SparkSQL首先需要引入相关的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
    <version>3.0.0</version>
</dependency>
复制代码

该依赖需要和sparkCore保持一致。

SparkSQL的编码主要通过四步：

创建SparkSession
获取数据
执行SQL
关闭SparkSession

public class SqlTest {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .appName("sql")
                .master("local")
                .getOrCreate();
        Dataset<Row> json = sparkSession.read().json("data/json");
        json.printSchema();
        json.show();
        sparkSession.stop();
    }
}
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在data的目录下创建一个名为json的文件

{"name":"a","age":23}
{"name":"b","age":24}
{"name":"c","age":25}
{"name":"d","age":26}
{"name":"e","age":27}
{"name":"f","age":28}
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运行项目后输出两个结果，schema结果如下：

Dataset<Row>输出结果如下：

通过SparkSQL可以执行和SQL十分相似的查询操作：

public class SqlTest {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .appName("sql")
                .master("local")
                .getOrCreate();
        Dataset<Row> json = sparkSession.read().json("data/json");
        json.select("age","name").where("age > 26").show();
        sparkSession.stop();
    }
}
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在上面的语句中，通过一系列的API实现了SQL查询操作，除此之外，SparkSQL还支持直接写原始SQL语句的操作。

在写SQL语句之前，首先需要让Spark知道对哪个表进行查询，因此需要建立一张临时表，再执行SQL查询：

json.createOrReplaceTempView("json");
sparkSession.sql("select * from json where age > 26").show();
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（三）非JSON格式的Dataset创建

在上一节中创建Dataset时使用了最简单的json，因为json自己带有schema结构，因此不需要手动去增加，如果是一个txt文件，就需要在创建Dataset时手动塞入schema。

下面展示读取txt文件的例子，首先创建一个user.txt

a 23
b 24
c 25
d 26
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现在我要将上面的这几行变成DataFrame，第一列表示姓名，第二列表示年龄，于是就可以像下面这样操作：

public class SqlTest2 {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .appName("sql")
                .master("local")
                .getOrCreate();
        SparkContext sparkContext = sparkSession.sparkContext();
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkContext);
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("data/user.txt");
        //将String类型转化为Row类型
        JavaRDD<Row> rowJavaRDD = lines.map(new Function<String, Row>() {
            @Override
            public Row call(String v1) throws Exception {
                String[] split = v1.split(" ");
                return RowFactory.create(
                        split[0],
                        Integer.valueOf(split[1])
                );
            }
        });
        //定义schema
        List<StructField> structFields = Arrays.asList(
                DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true),
                DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true)
        );
        StructType structType = DataTypes.createStructType(structFields);
        //生成dataFrame
        Dataset<Row> dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowJavaRDD, structType);
        dataFrame.show();
    }
}
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（四）通过JDBC创建DataFrame

通过JDBC可直接将对应数据库中的表放入Spark中进行一些处理，下面通过MySQL进行展示。使用MySQL需要在依赖中引入MySQL的引擎：

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.46</version>
</dependency>
复制代码

接着通过类似JDBC的方式读取MySQL数据：

public class SqlTest3 {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .appName("sql")
                .master("local")
                .getOrCreate();
        Map<String,String> options = new HashMap<>();
        options.put("url","jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/books");
        options.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver");
        options.put("user","root");
        options.put("password","123456");
        options.put("dbtable","book");
        Dataset<Row> jdbc = sparkSession.read().format("jdbc").options(options).load();
        jdbc.show();
        sparkSession.close();
    }
}
复制代码

读取到的数据是DataFrame，接下来的操作就是对DataFrame的操作了。

（五）总结

SparkSQL是对Spark原生RDD的增强，虽然很多功能通过RDD就可以实现，但是SparkSQL可以更加灵活地实现一些功能。我是鱼仔，我们下期再见。

像写SQL一样去处理内存中的数据，SparkSQL入门教程

（一）概述

（二）SparkSQL实战

（三）非JSON格式的Dataset创建

（四）通过JDBC创建DataFrame

（五）总结

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