Spark SQL_spark sql支持读写哪些类型的数据

0 简介

SparkSQL支持对结构化和半结构化数据（如json）加载为一张分布式的表，并提供SQL和DSL（面向对象，调用API）对数据进行操作。

在RDD的基础上封装了两种数据类型，类似二维表格,每一列都有字段与类型（也就是Schema），是懒执行的。DataSet更新，主要区别是有无泛型。

1、DataFrame：RDD+字段类型-泛型 

2、DataSet：DataFrame+泛型

泛型：String就是泛型，因此DS可以调用string的相关方法

val DS: Dataset[String]

上下文：

SparkCore：SparkContext

SparkSQL：SparkSession

建表有两种方式1、加载文件并注册，2、RDD转化为DS/DF并注册

查询有两种方式1、SQL（需先注册），2、DSL（对DF、DS进行操作）

1、加载保存数据

Spark默认存储数据格式为parquet。load、save不指定文件则为parquet。

1.1加载文件为DF/DS

val df : DataFrame = SS.read. [文件类型] ("Path")

Spark支持多种数据源

支持文件格式：text、json、csv，Parquet、ORC（红色为列式存储）

        ·json默认加载为Dataset[Row]

        ·CSV可以.option指定分隔符等选项

支持数据库：Mysql、orcle、数仓HIVE等

1.2 RDD to DataFrame/DataSet为表建构

注意：

想转换RDD必须先导入隐式转换import SparkSession.implicits._（需放在SC之后）

SparkSQL(DF、DS对象)常用方法.printSchema()、.show()

步骤

1、准备环境

2、创建RDD，载入原始数据

3、数据处理（一般用map行转对象，并用数组切割封装RDD）

4、toDF

5、关闭资源

34之间需要指定字段，常用方法有1、指定案例类（步骤3），2、指定字段（步骤4）

1、使用案例类

使用案例类需要放在方法的作用域之外（即java的成员变量位置）

案例 ，图二为案例类

这里是将每行数据切割成数组，封装至案例类，并Map每行变为每个对象的数组

2、指定类型+字段

在数据处理时，封装RDD为指定其类型map每行成为每个对象，并在转化为DF时指定字段名

3、自定义Schema

较少使用，调用SS使用 CreateDataFrame函数，传入rowRDD和schema

1.3保存文件

df.[repartition(1)].write.format("文件格式").save("path")

1.3.1保存模式

Spark中和hadoop一样，保存的路径之前必须不存在，但Spark提供了.mode(SaveMode.Overwrite)，可选择抛出异常、追加、覆盖、忽略等

2、RDD DF DS互转

必须先导入隐式转换import SparkSession.implicits._

DF/DS -> .rdd

        DF.rdd为RDD[Row]，原来DF为行列，现在列去掉了仅剩下行

RDD -> .toDF/toDS

DStoDF：DS.toDF

DFtoDS：DF.as[泛型名]

注意：

1、DF无泛型，转DS要as[泛型名]

2、DF无泛型，因此DF转RDD为RowRDD

3、SQL/DSL

3.1SQL

使用SQL之前先将DF/DS创建视图，相当于注册表名

DF.createXXX("ViewName") //相当于注册表名

TempView：视图

Replace：替换

GlobalTempView：全局视图，可以跨SparkSeesion

SS.sql("语句").show()
//SS为SparkSession的定义名

查询语法

3.2DSL

面向对象的SQL，不需要创建视图，直接对DF/DS操作

DF/DS才能进行.show操作，使用时报错可以看返回类型

//查询列
PersonDF.select("name","age").show()
 
//查询age+1
//$符：把字符串转换成Column对象取出，必须先import SS.implicits._
PersonDF.select($"name",$"age"+1).show()
 
//’符：把列名转换为Column对象取出，以’X1为单一元素，’为分隔符
PersonDF.select('name,'age+1).show()
 
//where
//他俩是一样的
PersonDF.where("age>25").show()
PersonDF.filter("age>25").show()
PersonDF.where('name==="zhangsan").show()  
//注意语法： '===""  等于===、不等于=!=
 
//聚合函数
//聚合函数后成为一个Long/Float类型，需要.var接收
PersonDF.where("age>25").count()
 
//分组并统计个数
PersonDF.groupBy("color").count().show()
 
//排序(WC案例)
words.groupBy("value").count().orderBy("count").show()
//OrderBy参数为排序字段

4、UDF

1、先注册UDF

SS.udf.register("函数名",函数)
//实例
SS.udf.register("StoB", (value:String)=>{ value.toUpperCase() } )

2、调用函数名并传参

如下图案例，在返回的name前添加Name： 

5、Spark On Hive

5.1 Linux下连接Hive

Spark虽然内置有hive，但一般连接外置Hive，需要进行一些配置

• 需要把hive-site.xml 复制到 conf/目录下
• 把 Mysql 的Connect驱动复制到 jars/目录下
• 如果访问不到 hdfs，则需要把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下
• 重启Spark

5.2 编译器连接外置Hive

6、从数据库中读写

在Idea中读取数据库中文件文件格式需要设置为JDBC，并且需要用.option配置数据库地址等信息

5.2.1从MySQL读

 5.2.2从MySQL写