为什么推出Spark SQL？
- ·关系数据库已经很流行
- ·关系数据库在大数据时代已经不能满足要求
- 首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据
- ?其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理
- ·在实际大数据应用中，经常需要融合关系查询和复杂分析算法（比如机器学习或图像处理），但是，缺少这样的系统
而Spark SQL填补了这个鸿沟:
- 首先，可以提供DataFrame API，可以对内部和外部各种数据源执行各种关系型操作
- 其次，可以支持大数据中的大量数据源和数据分析算法
- Spark SQL可以融合:传统关系数据库的结构化数据管理能力和机器学习算法的数据处理能力
sparkSql和 spark on hive的区别：(24条消息) Spark、Hive、Hbase比较_好啊啊啊啊的博客-CSDN博客
?DataFrame概述：
- DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原 有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能。
- Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。
基本概念：
- DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息
- SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。
创建SparkSession对象：
可以通过如下语句创建一个SparkSession对象：
from pyspark import SparkContext,SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate()创建和保存DataFrame：
在创建DataFrame时，可以使用spark.read操作，从不同类型的文件中加载数据创建DataFrame，例如：
spark.read.text("people.txt")：#读取文本文件people.txt创建DataFrame(同理可以有json/parquet)
或者也可以使用如下格式的语句：
?spark.read.format("text").load("people.txt")：#读取文本文件people.json创建DataFrame；
?spark.read.format("json").load("people.json")：#读取JSON文件
?spark.read.format("parquet").load("people.parquet")：#读取Parquet文件people.parquet创建
DataFrame可以使用spark.write操作，把一个DataFrame保存成不同格式的文件，例如，把一个名称为df的DataFrame保存到不同格式文件中，方法如下：
df.write.text("people.txt")
df.write.json("people.json“)
#或者也可以使用如下格式的语句：
df.write.format("text").save("people.txt")
df.write.format("json").save("people.json")
df.write.format ("parquet").save("people.parque")示例：
下面从示例文件people.json中创建一个DataFrame，名称为peopleDF，把peopleDF保存到另外一个JSON文件中，然后，再从peopleDF中选取一个列（即name列），把该列数据保存到一个文本文件中:
peopleDF = spark.read.format("json").\
load("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF.select("name", "age").write.format("json").\
save("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/newpeople.json")tips：前面提到的所有的df都是一个DataFrame?
DataFrame的常用操作:
df=spark.read.json(“people.json”)
1.printSchema()
?? ?df.printSchema()
2.select()
?? ?df.select(df["name"],df["age"]+1).show()
3.filter()
?? ?df.filter(df["age">20]).show()
4.groupBy()
?? ?df.groupBy("age").count().show()
5.sort()
?? ?df.sort(df["age"].desc()).show()
?? ?df.sort(df["age"].desc(),df["name"].asc()).show()一个完整示例：
from pyspark import SparkContext,SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructField
from pyspark.sql.types import StructType
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark import Row
spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate()
# people = spark.sparkContext.textFile("file:///home/mls/abc/people.txt").map(lambda x:x.split(",")).\
# map(lambda x:Row(name=x[0],age=int(x[1])))
# schemePeople = spark.createaDataFrame(people)
# schemePeople.show()
# schemePeople.createOrReplaceTempView("people")
# personDF = spark.sql("select * from people where age > 20")
# personDF.show()
# personRDD = personDF.rdd.map(lambda p:"Name:"+p.name+", Age:"+str(p.age))
# personRDD.foreach(print)
#利用反射机制推断RDD模式
liter = spark.sparkContext.textFile("file:///home/mls/abc/test.txt").map(lambda x:x.split("\t")).\
map(lambda x:Row(year=x[0],timeSpan=x[1],name=x[2],gender=x[3],country=x[4],area=x[5],language=x[6],reason=x[7],type=x[8]))
schemeLiter = spark.createDataFrame(liter)
#必须注册为临时表才能供下面的查询使用 注意不要用全局的Global
schemeLiter.createOrReplaceTempView("liter")
literDF = spark.sql("select * from liter")
literDF.show()
#DataFrame中的每个元素都是一行记录，包含name和country两个字段，分别用p.name和p.age来获取值
literRDD = literDF.rdd.map(lambda p:"Name:"+p.name+", country:"+str(p.country))
literRDD.foreach(print)
#利用反射机制推断RDD模式
#生成表头
schemeString = "year timeSpan name gender country area language reason type"
fields = [StructField(field_name,StringType(),True) for field_name in schemeString.split(" ")]
schema = StructType(fields)
# 生成表中的记录
lines = spark.sparkContext.textFile("file:///home/mls/abc/test.txt").map(lambda x:x.split("\t"))
liters = lines.map(lambda x:Row(x[0],x[1],x[2],x[3],x[4],x[5],x[6],x[7],x[8]))
# 把表头和表中的记录拼装在一起
litersDF = spark.createDataFrame(liters,schema)
litersDF.show()效果：（上面有部分没截图）?
