Spark SQL and DataFrame引言
Spark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是DataFrame。同时Spark SQL还可以作为分布式的SQL查询引擎。Spark SQL最重要的功能之一，就是从Hive中查询数据。
DataFrame，可以理解为是，以列的形式组织的，分布式的数据集合。它其实和关系型数据库中的表非常类似，但是底层做了很多的优化。DataFrame可以通过很多来源进行构建，包括：结构化的数据文件，Hive中的表，外部的关系型数据库，以及RDD。
SQLContext
要使用Spark SQL，首先就得创建一个创建一个SQLContext对象，或者是它的子类的对象，比如HiveContext的对象。
Java版本
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameCreateJava").setMaster("local");
JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkContext);
Scala版本
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("DataFrameCreateScala")
val sparkContext = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
HiveContext
除了基本的SQLContext以外，还可以使用它的子类——HiveContext。HiveContext的功能除了包含SQLContext提供的所有功能之外，还包括了额外的专门针对Hive的一些功能。这些额外功能包括：使用HiveQL语法来编写和执行SQL，使用Hive中的UDF函数，从Hive表中读取数据。
要使用HiveContext，就必须预先安装好Hive，SQLContext支持的数据源，HiveContext也同样支持——而不只是支持Hive。对于Spark 1.3.x以上的版本，都推荐使用HiveContext，因为其功能更加丰富和完善。
Spark SQL还支持用spark.sql.dialect参数设置SQL的方言。使用SQLContext的setConf()即可进行设置。对于SQLContext，它只支持“sql”一种方言。对于HiveContext，它默认的方言是“hiveql”。
创建DataFrame
使用SQLContext，可以从RDD、Hive表或者其他数据源，来创建一个DataFrame。以下是一个使用JSON文件创建DataFrame的例子：
Java版本
public class DataFrameCreate {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameCreateJava").setMaster("local");
JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkContext);
DataFrame df = sqlContext.read().json("hdfs://hadoop-100:9000/sql/students.json");
df.show();
}
}
Scala版本
object DataFrameCreate {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("DataFrameCreateScala")
val sparkContext = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
val dataFrame = sqlContext.read.json("hdfs://hadoop-100:9000/sql/students.json")
dataFrame.show()
}
}
DataFrame的常用操作
Java版本
public class DataFrameOperator {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameOperatorJava").setMaster("local");
JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkContext);
// 创建DataFrame
// 创建出来的DataFrame完全可以理解为一张表
DataFrame df = sqlContext.read().json("hdfs://hadoop-100:9000/sql/students.json");
// 打印DataFrame中所有的数据（select * from ...）
df.show();
// 打印DataFrame的元数据（Schema）
df.printSchema();
// 查询某列所有的数据
df.select("name").show();
// 查询某几列所有的数据，并对列进行计算
df.select(df.col("name"), df.col("age").plus(1)).show();
// 根据某一列的值进行过滤
df.filter(df.col("age").gt(18)).show();
// 根据某一列进行分组，然后进行聚合
df.groupBy(df.col("age")).count().show();
}
}
Scala版本
object DataFrameOperator {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("DataFrameOperatorScala")
val sparkContext = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
val df = sqlContext.read.json("hdfs://hadoop-100:9000/sql/students.json")
// 打印DataFrame中所有的数据（select * from ...）
df.show()
// 打印DataFrame的元数据（Schema）
df.schema
// 查询某列所有的数据
df.select(df.col("name")).show()
df.select(df.col("age")).show()
// 查询某几列所有的数据，并对列进行计算
df.select(df.col("name"),df.col("age").plus(1)).show()
// 根据某一列的值进行过滤
df.select(df.col("age").gt(18)).show()
// 根据某一列进行分组，然后进行聚合
df.groupBy(df.col("age")).count().show()
}
}
备注，students.json数据如下
{"id":1, "name":"leo", "age":18}
{"id":2, "name":"jack", "age":19}
{"id":3, "name":"marry", "age":17}
