Spark SQL｜Spark，从入门到精通_spark sql菜鸟

Spark SQL 在 Hive 兼容层面仅依赖 HQL parser、Hive Metastore 和 Hive SerDe。也就是说，从 HQL 被解析成抽象语法树(AST)起，就全部由 Spark SQL 接管了。

 

 

发家史

熟悉 Spark SQL 的都知道，Spark SQL 是从 Shark 发展而来。Shark 为了实现 Hive 兼容，在 HQL 方面重用了 Hive 中 HQL 的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从 MR 作业替换成了 Spark 作业(辅以内存列式存储等各种和 Hive 关系不大的优化);同时还依赖 Hive Metastore 和 Hive SerDe(用于兼容现有的各种 Hive 存储格式)。

Spark SQL 在 Hive 兼容层面仅依赖 HQL parser、Hive Metastore 和 Hive SerDe。也就是说，从 HQL 被解析成抽象语法树(AST)起，就全部由 Spark SQL 接管了。执行计划生成和优化都由 Catalyst 负责。借助 Scala 的模式匹配等函数式语言特性，利用 Catalyst 开发执行计划优化策略比 Hive 要简洁得多。成都加米谷大数据培训机构，大数据开发，数据分析与挖掘，2019春节前预报名学费特惠，详情见加米谷大数据官网。

Spark SQL

Spark SQL 提供了多种接口：

纯 Sql 文本;

dataset/dataframe api。

当然，相应的，也会有各种客户端：

sql 文本，可以用 thriftserver/spark-sql;

编码，Dataframe/dataset/sql。

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Dataframe/Dataset API 简介

Dataframe/Dataset 也是分布式数据集，但与 RDD 不同的是其带有 schema 信息，类似一张表。

可以用下面一张图详细对比 Dataset/dataframe 和 RDD 的区别：

 

Dataset 是在 spark1.6 引入的，目的是提供像 RDD 一样的强类型、使用强大的 lambda 函数，同时使用 Spark SQL 的优化执行引擎。到 spark2.0 以后，DataFrame 变成类型为 Row 的 Dataset，即为：

type DataFrame = Dataset[Row]

 

所以，很多移植 spark1.6 及之前的代码到 spark2+的都会报错误，找不到 dataframe 类。

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基本操作

val df = spark.read.json(“file:///opt/meitu/bigdata/src/main/data/people.json”)

df.show()

import spark.implicits._

df.printSchema()

df.select("name").show()

df.select($"name", $"age" + 1).show()

df.filter($"age" > 21).show()

df.groupBy("age").count().show()

spark.stop()

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分区分桶 排序

分桶排序保存hive表

df.write.bucketBy(42,“name”).sortBy(“age”).saveAsTable(“people_bucketed”)

分区以parquet输出到指定目录

df.write.partitionBy("favorite_color").format("parquet").save("namesPartByColor.parquet")

分区分桶保存到hive表

df.write .partitionBy("favorite_color").bucketBy(42,"name").saveAsTable("users_partitioned_bucketed")

cube rullup pivot

cube

sales.cube("city", "year”).agg(sum("amount")as "amount”) .show()

rull up

sales.rollup("city", "year”).agg(sum("amount")as "amount”).show()

pivot 只能跟在groupby之后

sales.groupBy("year").pivot("city",Seq("Warsaw","Boston","Toronto")).agg(sum("amount")as "amount”).show()

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SQL 编程

Spark SQL 允许用户提交 SQL 文本，支持以下三种手段编写 SQL 文本：

1. spark 代码

2. spark-sql的shell

3. thriftserver

支持 Spark SQL 自身的语法，同时也兼容 HSQL。

1. 编码

要先声明构建 SQLContext 或者 SparkSession，这个是 SparkSQL 的编码入口。早起的版本使用的是 SQLContext 或者 HiveContext，spark2 以后，建议使用的是 SparkSession。

SQLContext

new SQLContext(SparkContext)