Day10——学习 Spark SQL

devtools/2024/12/23 0:13:34/

学习目标：

  • Spark SQL基本使用
  • Spark SQL整合Hive

Spark SQL基础

Spark SQL介绍

​ Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark组件。所谓结构化数据，是指具有Schema信息的数据，例如JSON、Parquet、Avro、CSV格式的数据。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL提供了对结构化数据的查询和计算接口。

Spark SQL的主要特点：

  • 将SQL查询与Spark应用程序无缝组合

​ Spark SQL允许使用SQL或熟悉的API在Spark程序中查询结构化数据。与Hive不同的是，Hive是将SQL翻译成MapReduce作业，底层是基于MapReduce的；而Spark SQL底层使用的是Spark RDD。

  • 可以连接到多种数据源

​ Spark SQL提供了访问各种数据源的通用方法，数据源包括Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON、JDBC等。

  • 在现有的数据仓库上运行SQL或HiveQL查询

​ Spark SQL支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF （用户自定义函数） ，允许访问现有的Hive仓库。

DataFrame和DataSet

  • DataFrame的结构

​ DataFrame是Spark SQL提供的一个编程抽象，与RDD类似，也是一个分布式的数据集合。但与RDD不同的是，DataFrame的数据都被组织到有名字的列中，就像关系型数据库中的表一样。

​ DataFrame在RDD的基础上添加了数据描述信息（Schema，即元信息） ，因此看起来更像是一张数据库表。例如，在一个RDD中有3行数据，将该RDD转成DataFrame后，其中的数据可能如图所示：

  • DataSet的结构

    Dataset是一个分布式数据集，是Spark 1.6中添加的一个新的API。相比于RDD， Dataset提供了强类型支持，在RDD的每行数据加了类型约束。

​ 在Spark中，一个DataFrame代表的是一个元素类型为Row的Dataset，即DataFrame只是Dataset[Row]的一个类型别名。

Spark SQL的基本使用

​ Spark Shell启动时除了默认创建一个名为sc的SparkContext的实例外，还创建了一个名为spark的SparkSession实例，该spark变量可以在Spark Shell中直接使用。

​ SparkSession只是在SparkContext基础上的封装，应用程序的入口仍然是SparkContext。SparkSession允许用户通过它调用DataFrame和Dataset相关API来编写Spark程序，支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，然后使用SQL语句来操作DataFrame数据。

Spark SQL基本使用案例

在HDFS中有一个文件/input/person.txt，文件内容如下：

现需要使用Spark SQL将该文件中的数据按照年龄降序排列，步骤如下：

进入spark-shell环境

  • 加载数据为Dataset
val d1 = spark.read.textFile("hdfs://192.168.121.131:9000/input/person.txt")d1.show() # 查看d1中的数据内容

​ 从上述代码的结果可以看出，Dataset将文件中的每一行看作一个元素，并且所有元素组成了一列，列名默认为value。

  • 给Dataset添加元数据信息

​ 定义一个样例类Person，用于存放数据描述信息，代码如下：

case class Person(id:Int,name:String,age:Int)

​ 注：Scala有一种特殊的类叫做样例类（case class）。默认情况下，样例类一般用于不可变对象（样例类构造参数默认声明为val）。

​ 调用Dataset的map()算子将每一个元素拆分并存入Person类中，代码如下：

val personDataset = d1.map(line=>{val fields = line.split(",")val id = fields(0).toIntval name = fields(1)val age = fields(2).toIntPerson(id,name,age)})personDataset.show() # 查看personDataset中的数据内容

可以看到，personDataset中的数据类似于一张关系型数据库的表。

  • 将Dataset转为DataFrame

​ Spark SQL查询的是DataFrame中的数据，因此需要将存有元数据信息的Dataset转为DataFrame。

​ 调用Dataset的toDF()方法，将存有元数据的Dataset转为DataFrame，代码如下：

val pdf = personDataset.toDF()
  • 执行SQL查询

​ 在DataFrame上创建一个临时视图v_person，并使用SparkSession对象执行SQL查询，代码如下：

pdf.createTempView("v_person")
val result = spark.sql("select * from v_person order by age desc")
result.show()

Spark SQL函数

内置函数

​ Spark SQL内置了大量的函数，位于API org.apache.spark.sql.functions

中。其中大部分函数与Hive中的相同。

​ 使用内置函数有两种方式：一种是通过编程的方式使用；另一种是在SQL

语句中使用。

  • 以编程的方式使用lower()函数将用户姓名转为小写/大写，代码如下：
df.select(lower(col("name")).as("greet")).show()
df.select(upper(col("name")).as("greet")).show()

​ 上述代码中，df指的是DataFrame对象，使用select()方法传入需要查询的列，使用as()方法指定列的别名。代码col(“name”)指定要查询的列，也可以使用$"name"代替，代码如下：

df.select(lower($"name").as("greet")).show()
  • 以SQL语句的方式使用lower()函数，代码如下：
df.createTempView("temp")
spark.sql("select upper(name) as greet from temp").show()

​ 除了可以使用select()方法查询指定的列外，还可以直接使用filter()、groupBy()等方法对DataFrame数据进行过滤和分组，例如以下代码：

df.printSchema()  # 打印Schema信息
df.select("name").show()  # 查询name列
# 查询name列和age列，其中将age列的值增加1
df.select($"name",$"age"+1).show()
df.filter($"age">25).show() # 查询age>25的所有数据
# 根据age进行分组，并求每一组的数量
df.groupBy("age").count().show()
自定义函数

​ 当Spark SQL提供的内置函数不能满足查询需求时，用户可以根据需求编写自定义函数（User Defined Functions, UDF），然后在Spark SQL中调用。

​ 例如有这样一个需求：为了保护用户的隐私，当查询数据的时候，需要将用户手机号的中间4位数字用星号（）代替，比如手机号180***2688。这时就可以编写一个自定义函数来实现这个需求，实现代码如下：

​

package spark.demo.sqlimport org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}/*** 用户自定义函数，隐藏手机号中间4位*/
object SparkSQLUDF {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建或得到SparkSessionval spark = SparkSession.builder().appName("SparkSQLUDF").master("local[*]").getOrCreate()//第一步：创建测试数据（或直接从文件中读取）//模拟数据val arr=Array("18001292080","13578698076","13890890876")//将数组数据转为RDDval rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(arr)//将RDD[String]转为RDD[Row]val rowRDD: RDD[Row] = rdd.map(line=>Row(line))//定义数据的schemaval schema=StructType(List{StructField("phone",StringType,true)})//将RDD[Row]转为DataFrameval df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)//第二步：创建自定义函数（phoneHide）val phoneUDF=(phone:String)=>{var result = "手机号码错误！"if (phone != null && (phone.length==11)) {val sb = new StringBuffersb.append(phone.substring(0, 3))sb.append("****")sb.append(phone.substring(7))result = sb.toString}result}//注册函数（第一个参数为函数名称，第二个参数为自定义的函数）spark.udf.register("phoneHide",phoneUDF)//第三步：调用自定义函数df.createTempView("t_phone")		//创建临时视图spark.sql("select phoneHide(phone) as phone from t_phone").show()// +-----------+// |      phone|// +-----------+// |180****2080|// |135****8076|// |138****0876|// +-----------+}
}
窗口（开窗）函数

​ 开窗函数是为了既显示聚合前的数据，又显示聚合后的数据，即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。开窗口函数有以下功能：

  • 同时具有分组和排序的功能

  • 不减少原表的行数

  • 开窗函数语法：

聚合类型开窗函数

sum()/count()/avg()/max()/min() OVER([PARTITION BY XXX] [ORDER BY XXX [DESC]])

排序类型开窗函数

ROW_NUMBER() OVER([PARTITION BY XXX] [ORDER BY XXX [DESC]])
  • 以row_number()开窗函数为例：

​ 开窗函数row_number()是Spark SQL中常用的一个窗口函数，使用该函数可以在查询结果中对每个分组的数据，按照其排列的顺序添加一列行号（从1开始），根据行号可以方便地对每一组数据取前N行（分组取TopN）。row_number()函数的使用格式如下：

row_number() over (partition by 列名 order by 列名 desc) 行号列别名

上述格式说明如下：

partition by：按照某一列进行分组；

order by：分组后按照某一列进行组内排序；

desc：降序，默认升序。

例如，统计每一个产品类别的销售额前3名，代码如下：

package spark.demo.sqlimport org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}/*** 统计每一个产品类别的销售额前3名（相当于分组求TOPN）*/
object SparkSQLWindowFunctionDemo {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建或得到SparkSessionval spark = SparkSession.builder().appName("SparkSQLWindowFunctionDemo").master("local[*]").getOrCreate()//第一步：创建测试数据（字段：日期、产品类别、销售额）val arr=Array("2019-06-01,A,500","2019-06-01,B,600","2019-06-01,C,550","2019-06-02,A,700","2019-06-02,B,800","2019-06-02,C,880","2019-06-03,A,790","2019-06-03,B,700","2019-06-03,C,980","2019-06-04,A,920","2019-06-04,B,990","2019-06-04,C,680")//转为RDD[Row]val rowRDD=spark.sparkContext.makeRDD(arr).map(line=>Row(line.split(",")(0),line.split(",")(1),line.split(",")(2).toInt))//构建DataFrame元数据val structType=StructType(Array(StructField("date",StringType,true),StructField("type",StringType,true),StructField("money",IntegerType,true)))//将RDD[Row]转为DataFrameval df=spark.createDataFrame(rowRDD,structType)//第二步：使用开窗函数取每一个类别的金额前3名df.createTempView("t_sales")		//创建临时视图//执行SQL查询spark.sql("select date,type,money,rank from " +"(select date,type,money," +"row_number() over (partition by type order by money desc) rank "+"from t_sales) t " +"where t.rank<=3").show()}
}

Spark SQL整合Hive

​ Hive是一个基于Hadoop的数据仓库架构，使用SQL语句读、写和管理大型分布式数据集。Hive可以将SQL语句转化为MapReduce（或Apache Spark、Apache Tez）任务执行，大大降低了Hadoop的使用门槛，减少了开发MapReduce程序的时间成本。可以将Hive理解为一个客户端工具，它提供了一种类SQL查询语言，称为HiveQL。这使得Hive十分适合数据仓库的统计分析，能够轻松使用HiveQL开启数据仓库任务，如提取／转换／加载（ETL）、分析报告和数据分析。Hive不仅可以分析HDFS文件系统中的数据，也可以分析其他存储系统（例如HBase）中的数据。

​ Spark SQL与Hive整合后，可以在Spark SQL中使用HiveQL轻松操作数据仓库。与Hive不同的是，Hive的执行引擎为MapReduce，而Spark SQL的执行引擎为Spark RDD。

Spark SQL整合Hive的步骤

Spark SQL与Hive的整合分为三个步骤：

（1）将 H I V E H O M E / c o n f 中的 h i v e − s i t e . x m l 文件复制到 HIVE_HOME/conf中的hive-site.xml文件复制到 HIVEH​OME/conf中的hive−site.xml文件复制到SPARK_HOME/conf中，并添加“hive.metastore.schema.verification=false”和“datanucleus.schema.autoCreateAll=true”等属性，详细配置内容如下（可根据自己集群的情况修改相应的值）：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or morecontributor license agreements.  See the NOTICE file distributed withthis work for additional information regarding copyright ownership.The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0(the "License"); you may not use this file except in compliance withthe License.  You may obtain a copy of the License athttp://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0Unless required by applicable law or agreed to in writing, softwaredistributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.See the License for the specific language governing permissions andlimitations under the License.
-->
<configuration><!-- 数据库 start --><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://localhost:3306/spark_hive_meta?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false</value><description>mysql连接</description></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.jdbc.Driver</value><description>mysql驱动</description></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>root</value><description>数据库使用用户名</description></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>123456</value><description>数据库密码</description></property><!-- 数据库 end --><property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name><value>/hive/warehouse</value><description>hive使用的HDFS目录</description></property><property> <name>hive.cli.print.current.db</name><value>true</value></property><property><name>hive.support.concurrency</name><value>true</value><description>开启Hive的并发模式</description></property><property><name>hive.txn.manager</name><value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager</value><description>用于并发控制的锁管理器类</description></property><property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>my2308-host</value><description>hive开启的thriftServer地址</description></property><property><name>hive.server2.thrift.port</name><value>10000</value><description>hive开启的thriftServer端口</description></property><property><name>hive.server2.enable.doAs</name><value>true</value></property><property><name>hive.metastore.schema.verification</name><value>false</value></property><property><name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name><value>true</value></property>
</configuration>

（2）在Spark配置文件spark-env.sh中指定Hadoop及其配置文件的主目录（根据自己的Hadoop安装目录修改）。

export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-3.2.0
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

(3) 将MySQL驱动JAR包复制到$SPARK_HOME/jars目录中（根据自己的目录复制）。

cp /export/servers/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar /export/servers/spark/jars

Spark SQL操作Hive的几种方式

  • 方式一：Spark SQL终端操作（以Spark Standalone模式为例）
spark-sql --master spark://192.168.121.131:7077

进入Spark SQL终端后，以HiveQL的方式操作

  • 方式二：Spark Shell操作
spark-shell --master spark://192.168.121.131:7077

进入spark shell终端后，通过spark.sql(“HiveQL语句”)的方式操作

  • 方式三：提交Spark SQL应用程序

​ 在IDEA中编写Spark SQL操作Hive的应用程序，然后将编写好的应用程序打包为JAR，提交到Spark集群中运行，即可对Hive进行数据的读写与分析。

package spark.demo.sql
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkSQLHiveDemo {def main(args: Array[String]): Unit = {// 创建SparkSession对象val spark = SparkSession.builder().appName("Spark Hive Demo").enableHiveSupport().getOrCreate()// 创建表studentsspark.sql("create table if not exists students(id int,name string,age int)row format delimited fields terminated by '\t'")// 导入数据到表studentsspark.sql("load data local inpath '/root/data/students.txt' into table students")// 查询表students的数据spark.sql("select * from students").show()}
}

打包程序，然后提交到Spark集群

spark-submit --class spark.demo.sql.SparkSQLHiveDemo SparkDemo-1.0-SNAPSHOT.jar

注：Maven项目的pom.xml配置（仅供参考）

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>org.example</groupId><artifactId>SparkDemo</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><inceptionYear>2008</inceptionYear><repositories><repository><id>scala-tools.org</id><name>Scala-Tools Maven2 Repository</name><url>http://scala-tools.org/repo-releases</url></repository></repositories><pluginRepositories><pluginRepository><id>scala-tools.org</id><name>Scala-Tools Maven2 Repository</name><url>http://scala-tools.org/repo-releases</url></pluginRepository></pluginRepositories><dependencies><!--引入Scala依赖库--><dependency><groupId>org.scala-lang</groupId><artifactId>scala-library</artifactId><version>2.12.7</version></dependency><!-- 引入Spark核心库 --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-core_2.12</artifactId><version>3.3.3</version></dependency><!-- 引入SparkSQL核心库 --><dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.12</artifactId><version>3.3.3</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.scala-tools/maven-scala-plugin --><dependency><groupId>org.scala-tools</groupId><artifactId>maven-scala-plugin</artifactId><version>2.12</version></dependency><!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.maven.plugins/maven-eclipse-plugin --><dependency><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId><version>2.5.1</version></dependency></dependencies><build><sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory><plugins><plugin><groupId>org.scala-tools</groupId><artifactId>maven-scala-plugin</artifactId><version>2.12</version><executions><execution><goals><goal>compile</goal><goal>testCompile</goal></goals></execution></executions><configuration><scalaVersion>2.12.7</scalaVersion><args><arg>-target:jvm-1.5</arg></args></configuration></plugin><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId><version>2.5.1</version><configuration><downloadSources>true</downloadSources><buildcommands><buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilder</buildcommand></buildcommands><additionalProjectnatures><projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanature</projectnature></additionalProjectnatures><classpathContainers><classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER</classpathContainer><classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINER</classpathContainer></classpathContainers></configuration></plugin></plugins></build><reporting><plugins><plugin><groupId>org.scala-tools</groupId><artifactId>maven-scala-plugin</artifactId><configuration><scalaVersion>2.12.7</scalaVersion></configuration></plugin></plugins></reporting>
</project>

http://www.ppmy.cn/devtools/55362.html

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