Spark SQL结构化数据文件处理_sparksql查看表结构

• 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。
• DataFrame=RDD+Schema 。 它其实和关系型数据库中的表非常类似，RDD可以认为是表中的数据，Schema是表结构信息。 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
• Spark1.3出现的 DataFrame ，Spark1.6出现了 DataSet ，在Spark2.0中两者统一，DataFrame等于 DataSet[Row]

一、DataFrame的创建

1、要使用Spark SQL，首先需要创建一个SpakSession对象，可以通过SparkSession.builder().getOrCreate()方法获取

2、要是使用SpakSession创建DataFrame,可以使用spark.read操作，从不同类型的文件中加载数据创建DataFrame。

 代码：

 def main(args: Array[String]): Unit = {    
    val conf = new SparkConf().setMaster("local")
    val sparkSession = 
    SparkSession.builder().appName("SqlDemoScala").config(conf).getOrCreate()
    val stuDf = sparkSession.read.json("D:\\bigdata/student.json")
    //打印student数据
    stuDf.show() 
 }

二、DataFrame常见操作

2.1、DEL风格操作

• show() 查看DataFrame中的具体信息，默认显示所有，可以通过参数控制显示多少条数据
• printSchema：查看dataFrame的Schema信息
• select()：查看DataFrame中选取部分的字段

 
val stuDf = sparkSession.read.json("D:\\bigdata/student.json")
//默认显示所有数据，可以通过参数控制显示多少条
stuDf.show(2)
stuDf.printSchema();

 

• filter():实现条件查询，过滤出想要的结果
• groupBy():对记录进行分组
• sort():对特定的字段进行排序操作

 代码：

    stuDf.filter(stuDf("age")>=19).show();
    stuDf.groupBy("age").count().show();
    stuDf.sort(stuDf("age").desc).show()
 

结果：

 排序也可以如下写法，但想要添加隐式转换函数，否则语法报错：

   import sparkSession.implicits._
   stuDf.filter($"age">=19).show()

2.2 、SQL风格操作

DataFrame可以将它看成一个关系型数据表，然后在程序中使用spark.sql()的方式执行sq查看，使用sql风格的前提是要将dataFrame注册成一个临时表

 //将DataFrame注册一个临时表
 stuDf.createOrReplaceTempView("student")
 //使用sql查询临时表中的数据
 sparkSession.sql("select age,count(*) as num from student group by age")
 .show()
  sparkSession.stop()