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[大数据]SparkSQL 总结

一. 概述

Spark SQL 是Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。

1.1 Hive and SparkSQL

SparkSQL 的前身是 Shark，而 Shark 是伯克利实验室 Spark 生态环境的组件之一，是基于Hive 所开发的工具；

但是，随着Spark 的发展，对于野心勃勃的Spark 团队来说，Shark 对于 Hive 的太多依赖（如采用 Hive 的
语法解析器、查询优化器等等），制约了 Spark 的One Stack Rule Them All 的既定方针，制约了 Spark 各个组件的相互集成，所以提出了 SparkSQL 项目。SparkSQL 抛弃原有 Shark 的代码，汲取了 Shark 的一些优点，如内存列存储（In-Memory ColumnarStorage）、Hive 兼容性等，重新开发了SparkSQL 代码；由于摆脱了对Hive 的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便，真可谓“退一步，海阔天空”。

SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展，而不再受限于 Hive，只是兼容 Hive；
Hive on Spark 是一个Hive 的发展计划，该计划将 Spark 作为Hive 的底层引擎之一，也就是说，Hive 将不再受限于一个引擎，可以采用 Map-Reduce、Tez、Spark 等引擎。
对于开发人员来讲，SparkSQL 可以简化RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 SparkSQL。

hive: 将SQL转换为MapReduce来执行；
Spark： SparkSQL是为了简化RDD的开发，把RDD做了一套封装，
写SparkSQL时会自动把封装好的模型转化为RDD ！而封装的模型就是DateFrame和DateSet ；

1.2 SparkSQL 特点

易整合
无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程

统一的数据访问
使用相同的方式连接不同的数据源(hbase , hive, Mysql)

兼容 Hive
在已有的仓库上直接运行 SQL 或者 HiveQL (SparkSQL前身就是与Hive结合的Shark)

标准数据连接
通过 JDBC 或者 ODBC 来连接

1.3 DataFrame 是什么？

RDD只关心数据，DataFrame更关心元数据的结构信息，类似数据库的表；

DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。

DataFrame 与 RDD 的主要区别在于：
DataFrame 带有 schema 元信息，即 DataFrame 所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。而RDD只关心数据而不关心数据的结构。

同时，与Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好，门槛更低。
在这里插入图片描述
如图，RDD中只有一个个Person 泛型。数据都是Person的对象，不关心数据的属性。
DataFrame像二维表格，会保存数据的元数据信息；

左侧的 RDD[Person]虽然以 Person 为类型参数，但 Spark 框架本身不了解Person 类的内部结构。
而右侧的DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。
DataFrame 是为数据提供了 Schema 的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待；

1.4 DataSet 是什么？

DataSet 把一行数据当成一个对象来用；

DataSet 是分布式数据集合。DataSet 是Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展；
它提供了RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及SparkSQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作 map，flatMap，filter等等）；

DataSet 是DataFrame API 的一个扩展，是SparkSQL 最新的数据抽象；

DataSet 是强类型的。比如可以有 DataSet[Car]，DataSet[Person]

DataFrame 是DataSet 的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过 as 方法将DataFrame 转换DataSet。
Row 是一个类型，跟 Car、Person 这些的类型一样，所有的表结构信息都用 Row 来表示。获取数据时需要指定顺序；

二. 核心编程

2.1 环境

Spark Core 中，如果想要执行应用程序，需要首先构建上下文环境对象 SparkContext （sc）；
而Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装，不仅仅在模型上进行了封装，上下文环境对象也进行了封装。

SparkSession 是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是 SQLContext 和HiveContext 的组合，所以在 SQLContex 和HiveContext 上可用的API 在 SparkSession 上同样是可以使用的。
SparkSession 内部封装了 SparkContext，所以计算实际上是由 sparkContext 完成的；

sc即选择Spark Context为环境对象
spark即选择Spark Session为环境对象
在这里插入图片描述

2.2 DataFrame

Spark SQL 的DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式。
DataFrame API 既有 transformation 操作也有 action 操作。

2.2.1 创建 DataFrame

在 Spark SQL 中， SparkSession 是创建DataFrame 和执行 SQL 的入口，
创建 DataFrame有三种方式：
①通过Spark 的数据源进行创建； (Spark.read等)
②从一个存在的RDD 进行转换；(将RDD转换为SparkSQL,然后创建DateFrame)
③还可以从HiveTable 进行查询返回。

例：读取json文件为DataFrame

（Json格式：字段冒号值）

读取json文件后，DataFrame会自动识别出数据的结构
从文件中读取，只能识别为bigint ；

查看df信息：
df.show

需求：查看DataFrame df的age信息：
scala> df.createTempView(“user”)
scala> spark.sql(“select age from user”).show

2.2.2 创建视图

createTempView ：创建临时视图，重复的不可创建；

createOrReplaceTempView ：创建临时视图，重复替换；

createGlobalTempView ：创建全局临时视图，重复的不可创建；

createOrReplaceGlobalTempView ：创建全局视图，重复的替换；

注意：普通临时视图是【Session会话范围内】的（更改会话、结束会话时，临时视图就不在了！），如果想应用范围内有效，可以使用全局临时视图；

注意：访问全局表时，要加global_temp. 前置路径访问！（类似表空间）

scala> spark.sql("SELECT * FROM global_temp.ods1").show()

view视图和table表的区别？
view视图是查询结果集（一个快照），view只可以查不可以改！（数据源在DateFrame里面）
而table可以增删改查！

2.2.3 RDD 转换为 DataFrame

scala> val rdd=sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
scala> val df=rdd.toDF ("id")

在这里插入图片描述

2.2.4 DataFrame 转换为 RDD

DataFrame 其实就是对RDD 的封装，所以可以直接获取内部的RDD；

scala> df.rdd

在这里插入图片描述

注意：此时得到的RDD 存储类型为Row

2.3 DataSet

DataSet 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。
DateFrame只有数据本身的类型；

为什么有强类型的概念？
因为使用强类型访问数据会更方便，类似于一个实体类，比如User 类型可以访问username，age等属性，不用考虑顺序；

2.3.1 创建 DataSet

1）使用样例类序列创建 DataSet

scala> case class Person(name: String, age: Long)   // 先定义样例类
scala> val list=List(Person("zhangsan",30),Person("lisi",40))
scala> val ds=list.toDS    //（创建DateSet ）

在这里插入图片描述

注意：在实际使用的时候，很少用到把序列转换成DataSet，更多的是通过RDD 来得到DataSet;

2.3.2 RDD 转换为 DataSet

case class User(name: String, age: Long)   // 先定义样例类
val rdd=sc.makeRDD (List(User ("zhangsan",30),  User("lisi",40) ) ) //用了样例类的方式构建RDD（样例类RDD）
rdd.toDS    //将RDD直接转换为DataSet

在这里插入图片描述

2.3.3 DataSet 转换为 RDD

DataSet 其实也是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的RDD

val rdd1=ds.rdd

2.4 DataFrame 和 DataSet 转换

DataFrame 其实是DataSet 的特例，所以它们之间是可以互相转换的。

2.4.1 DataFrame 转换为DataSet

先建立 DataFrame：

val rdd = sc.makeRDD(  List(("zhangsan",30),("lisi",49)  )    )      /创建RDD
/ 从内存读取时，可以自动识别数据的类型，此处识别为Int，如果是文件读入则识别为bigint
val df =rdd.toDF("name","age")     /将RDD转换为DataFram

在这里插入图片描述

转换为 DataSet： df.as[User]

case class User(name:String, age:Int)   / 使用样例类创建User类 ，User类的属性要和DataFram的列对应上！
 val ds = df.as[User]  / 将DataFrame 转换为User类型的DataSet

2.4.2 DataSet 转换为DataFrame

DataSet本身就包含了结构信息和数据，即只需要去掉类型，保留结构就是DataFrame了！

ds.toDF

在这里插入图片描述

2.5 RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系

共性：

RDD、DataFrame、DataSet 全都是 spark 平台下的分布式、弹性数据集，为处理超大型数据提供便利;
三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到Action 如 foreach 时，三者才会开始遍历运算；
三者有许多共同的函数，如 filter，排序等; //因为底层都是RDD
三者都有 partition 分区的概念
三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出；

区别：

RDD （底层核心内容）
RDD 一般和 spark mllib 同时使用
RDD 不支持 sparksql 操作
DataFrame
与 RDD 和 Dataset 不同，DataFrame 每一行的类型固定为Row（行对象），每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值
DataFrame 与DataSet 一般不与 spark mllib 同时使用
DataFrame 与DataSet 均支持 SparkSQL 的操作
DataFrame 与DataSet 支持一些特别方便的保存方式，比如保存成 csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然
DataSet
Dataset 和DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。
DataFrame 其实就是DataSet 的一个特例 type DataFrame = Dataset[Row]
DataFrame 也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而Dataset 中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息

转换图：
在这里插入图片描述