如何使用IDEA开发Spark SQL程序(一文搞懂)
更新时间：2021年08月10日 11:12:11 作者：小哪吒的BD
Spark SQL 是一个用来处理结构化数据的spark组件。它提供了一个叫做DataFrames的可编程抽象数据模型，并且可被视为一个分布式的SQL查询引擎。这篇文章主要介绍了如何使用IDEA开发Spark SQL程序(一文搞懂),需要的朋友可以参考下
前言
大家好，我是DJ丶小哪吒，我又来跟你们分享知识了。对软件开发有着浓厚的兴趣。喜欢与人分享知识。做博客的目的就是为了能与 他 人知识共享。由于水平有限。博客中难免会有一些错误。如有 纰漏 之处，欢迎大家在留言区指正。小编也会及时改正。
DJ丶小哪吒又来与各位分享知识了。今天我们不飙车，今天就静静的坐下来，我们来聊一聊关于sparkSQL。准备好茶水，听老朽与你娓娓道来。
Spark SQL是什么
Spark SQL 是一个用来处理结构化数据的spark组件。它提供了一个叫做DataFrames的可编程抽象数据模型，并且可被视为一个分布式的SQL查询引擎。
1、使用IDEA开发Spark SQL
Spark会根据文件信息尝试着去推断DataFrame/DataSet的Schema，当然我们也可以手动指定，手动指定的方式有以下几种：
- 第1种：指定列名添加Schema
- 第2种：通过StructType指定Schema
- 第3种：编写样例类，利用反射机制推断Schema
1.1、指定列名添加Schema
package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
object CreateDFDS {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
val sc: SparkContext = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("WARN")
//2.读取文件
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\person.txt")
val linesRDD: RDD[Array[String]] = fileRDD.map(_.split(" "))
val rowRDD: RDD[(Int, String, Int)] = linesRDD.map(line =>(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt))
//3.将RDD转成DF
//注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换
import spark.implicits._
val personDF: DataFrame = rowRDD.toDF("id","name","age")
personDF.show(10)
personDF.printSchema()
sc.stop()
spark.stop()
}
}
1.2、通过StructType指定Schema
package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
object CreateDFDS2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
val sc: SparkContext = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("WARN")
//2.读取文件
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\person.txt")
val linesRDD: RDD[Array[String]] = fileRDD.map(_.split(" "))
val rowRDD: RDD[Row] = linesRDD.map(line =>Row(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt))
//3.将RDD转成DF
//注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换
//import spark.implicits._
val schema: StructType = StructType(Seq(
StructField("id", IntegerType, true),//允许为空
StructField("name", StringType, true),
StructField("age", IntegerType, true))
)
val personDF: DataFrame = spark.createDataFrame(rowRDD,schema)
personDF.show(10)
personDF.printSchema()
sc.stop()
spark.stop()
}
}
1.3、反射推断Schema–掌握
package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
object CreateDFDS3 {
case class Person(id:Int,name:String,age:Int)
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL")
.getOrCreate()
val sc: SparkContext = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("WARN")
//2.读取文件
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\person.txt")
val linesRDD: RDD[Array[String]] = fileRDD.map(_.split(" "))
val rowRDD: RDD[Person] = linesRDD.map(line =>Person(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt))
//3.将RDD转成DF
//注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换
import spark.implicits._
//注意:上面的rowRDD的泛型是Person,里面包含了Schema信息
//所以SparkSQL可以通过反射自动获取到并添加给DF
val personDF: DataFrame = rowRDD.toDF
personDF.show(10)
personDF.printSchema()
sc.stop()
spark.stop()
}
}
1.4、花式查询
package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
object QueryDemo {
case class Person(id:Int,name:String,age:Int)
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL")
.getOrCreate()
val sc: SparkContext = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("WARN")
//2.读取文件
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\person.txt")
val linesRDD: RDD[Array[String]] = fileRDD.map(_.split(" "))
val rowRDD: RDD[Person] = linesRDD.map(line =>Person(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt))
//3.将RDD转成DF
//注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换
import spark.implicits._
//注意:上面的rowRDD的泛型是Person,里面包含了Schema信息
//所以SparkSQL可以通过反射自动获取到并添加给DF
val personDF: DataFrame = rowRDD.toDF
personDF.show(10)
personDF.printSchema()
//=======================SQL方式查询=======================
//0.注册表
personDF.createOrReplaceTempView("t_person")
//1.查询所有数据
spark.sql("select * from t_person").show()
//2.查询age+1
spark.sql("select age,age+1 from t_person").show()
//3.查询age最大的两人
spark.sql("select name,age from t_person order by age desc limit 2").show()
//4.查询各个年龄的人数
spark.sql("select age,count(*) from t_person group by age").show()
//5.查询年龄大于30的
spark.sql("select * from t_person where age > 30").show()
//=======================DSL方式查询=======================
//1.查询所有数据
personDF.select("name","age")
//2.查询age+1
personDF.select($"name",$"age" + 1)
//3.查询age最大的两人
personDF.sort($"age".desc).show(2)
//4.查询各个年龄的人数
personDF.groupBy("age").count().show()
//5.查询年龄大于30的
personDF.filter($"age" > 30).show()
sc.stop()
spark.stop()
}
}
1.5、 相互转化
RDD、DF、DS之间的相互转换有很多(6种)，但是我们实际操作就只有2类:
1)使用RDD算子操作
2)使用DSL/SQL对表操作
package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
object TransformDemo {
case class Person(id:Int,name:String,age:Int)
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
val sc: SparkContext = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("WARN")
//2.读取文件
val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\person.txt")
val linesRDD: RDD[Array[String]] = fileRDD.map(_.split(" "))
val personRDD: RDD[Person] = linesRDD.map(line =>Person(line(0).toInt,line(1),line(2).toInt))
//3.将RDD转成DF
//注意:RDD中原本没有toDF方法,新版本中要给它增加一个方法,可以使用隐式转换
import spark.implicits._
//注意:上面的rowRDD的泛型是Person,里面包含了Schema信息
//所以SparkSQL可以通过反射自动获取到并添加给DF
//=========================相互转换======================
//1.RDD-->DF
val personDF: DataFrame = personRDD.toDF
//2.DF-->RDD
val rdd: RDD[Row] = personDF.rdd
//3.RDD-->DS
val DS: Dataset[Person] = personRDD.toDS()
//4.DS-->RDD
val rdd2: RDD[Person] = DS.rdd
//5.DF-->DS
val DS2: Dataset[Person] = personDF.as[Person]
//6.DS-->DF
val DF: DataFrame = DS2.toDF()
sc.stop()
spark.stop()
}
}
1.6、Spark SQL完成WordCount（案例）
1.6.1、SQL风格
package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
val sc: SparkContext = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("WARN")
//2.读取文件
val fileDF: DataFrame = spark.read.text("D:\\data\\words.txt")
val fileDS: Dataset[String] = spark.read.textFile("D:\\data\\words.txt")
//fileDF.show()
//fileDS.show()
//3.对每一行按照空格进行切分并压平
//fileDF.flatMap(_.split(" ")) //注意:错误,因为DF没有泛型,不知道_是String
import spark.implicits._
val wordDS: Dataset[String] = fileDS.flatMap(_.split(" "))//注意:正确,因为DS有泛型,知道_是String
//wordDS.show()
/*
+-----+
|value|
+-----+
|hello|
| me|
|hello|
| you|
...
*/
//4.对上面的数据进行WordCount
wordDS.createOrReplaceTempView("t_word")
val sql =
"""
|select value ,count(value) as count
|from t_word
|group by value
|order by count desc
""".stripMargin
spark.sql(sql).show()
sc.stop()
spark.stop()
}
}
1.6.2、DQL风格
package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
object WordCount2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL").getOrCreate()
val sc: SparkContext = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("WARN")
//2.读取文件
val fileDF: DataFrame = spark.read.text("D:\\data\\words.txt")
val fileDS: Dataset[String] = spark.read.textFile("D:\\data\\words.txt")
//fileDF.show()
//fileDS.show()
//3.对每一行按照空格进行切分并压平
//fileDF.flatMap(_.split(" ")) //注意:错误,因为DF没有泛型,不知道_是String
import spark.implicits._
val wordDS: Dataset[String] = fileDS.flatMap(_.split(" "))//注意:正确,因为DS有泛型,知道_是String
//wordDS.show()
/*
+-----+
|value|
+-----+
|hello|
| me|
|hello|
| you|
...
*/
//4.对上面的数据进行WordCount
wordDS.groupBy("value").count().orderBy($"count".desc).show()
sc.stop()
spark.stop()
}
}
好了，以上内容就到这里了。你学到了吗。
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