RDD（Resilient Distributed Datasets）是 Spark 的核心概念，中文名是弹性数据集，通俗的讲可以理解为是一种抽象的大规模数据集合，或者是一个大的数组，这个数组是分布在集群上的，Spark会在这个数据集合上做一系列的数据处理、计算，然后产生新的RDD，直到最后得到计算结果。

2.DataFrame概念

在 Spark 中，DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，前者带有 schema 元信息，即 DataFrame 所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观 RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core 只能在 stage 层面进行简单、通用的流水线优化。

同时，与 Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好，门槛更低。

3.DataSet概念

DataSet 是分布式数据集合。DataSet 是 Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是 DataFrame 的一个扩展。它提供了 RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及 Spark SQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作 map，flatMap，filter 等等）

➢ DataSet 是 DataFrame API 的一个扩展，是 SparkSQL 最新的数据抽象

➢ 用户友好的 API 风格，既具有类型安全检查也具有 DataFrame 的查询优化特性；

➢ 用样例类来对 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到 DataSet 中的字段名称；

➢ DataSet 是强类型的。比如可以有 DataSet[Car]，DataSet[Person]。

➢ DataFrame 是 DataSet 的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过 as 方法将 DataFrame 转换为 DataSet。Row 是一个类型，跟 Car、Person 这些的类型一样，所有的表结构信息都用 Row 来表示。获取数据时需要指定顺序。

4.RDD、DataFrame、DataSet的区别联系

（1）Spark版本

RDD – 自Spark 1.0起
DataFrames – 自Spark 1.3起
DataSet – 自Spark 1.6起

（2）数据表示形式

RDD：RDD是分布在集群中许多机器上的数据元素的分布式集合。 RDD是一组表示数据的Java或Scala对象。
DataFrame：DataFrame是命名列构成的分布式数据集合。它在概念上类似于关系数据库中的表。
Dataset：它是DataFrame API的扩展，提供RDD API的类型安全，面向对象的编程接口以及Catalyst查询优化器的性能优势和DataFrame API的堆外存储机制的功能。
（3）数据格式

RDD：它可以轻松有效地处理结构化和非结构化的数据。和Dataframe和DataSet一样，RDD不会推断出所获取的数据的结构类型，需要用户来指定它。

DataFrame：仅适用于结构化和半结构化数据。它的数据以命名列的形式组织起来。

Dataset：它也可以有效地处理结构化和非结构化数据。它表示行(row)的JVM对象或行对象集合形式的数据。它通过编码器以表格形式(tabular forms)表示。

（4）编译时类型安全

RDD：RDD提供了一种熟悉的面向对象编程风格，具有编译时类型安全性。
DataFrame：如果您尝试访问表中不存在的列，则持编译错误。它仅在运行时检测属性错误。
Dataset：DataSet可以在编译时检查类型, 它提供编译时类型安全性。

（5）序列化

RDD：每当Spark需要在集群内分发数据或将数据写入磁盘时，它就会使用Java序列化。序列化单个Java和Scala对象的开销很昂贵，并且需要在节点之间发送数据和结构。
DataFrame：Spark DataFrame可以将数据序列化为二进制格式的堆外存储（在内存中），然后直接在此堆内存上执行许多转换。无需使用java序列化来编码数据。它提供了一个Tungsten物理执行后端，来管理内存并动态生成字节码以进行表达式评估。
Dataset：在序列化数据时，Spark中的数据集API具有编码器的概念，该编码器处理JVM对象与表格表示之间的转换。它使用spark内部Tungsten二进制格式存储表格表示。数据集允许对序列化数据执行操作并改善内存使用。它允许按需访问单个属性，而不会消灭整个对象。
（6）垃圾回收

RDD：创建和销毁单个对象会导致垃圾回收。
DataFrame：避免在为数据集中的每一行构造单个对象时引起的垃圾回收。
Dataset：因为序列化是通过Tungsten进行的，它使用了off heap数据序列化，不需要垃圾回收器来摧毁对象。

（7）效率/内存使用

RDD：在java和scala对象上单独执行序列化时，效率会降低，这需要花费大量时间。
DataFrame：使用off heap内存进行序列化可以减少开销。它动态生成字节代码，以便可以对该序列化数据执行许多操作。无需对小型操作进行反序列化。
Dataset：它允许对序列化数据执行操作并改善内存使用。因此，它可以允许按需访问单个属性，而无需反序列化整个对象。
（8）编程语言支持

RDD：RDD提供Java，Scala，Python和R语言的API。因此，此功能为开发人员提供了灵活性。
DataFrame：DataFrame同样也提供Java，Scala，Python和R语言的API。
Dataset：Dataset 的一些API目前仅支持Scala和Java，对Python和R语言的API在陆续开发中。
（9）聚合操作(Aggregation)

RDD：RDD API执行简单的分组和聚合操作的速度较慢。
DataFrame：DataFrame API非常易于使用。探索性分析更快，在大型数据集上创建汇总统计数据。
Dataset：在Dataset中，对大量数据集执行聚合操作的速度更快。

5.RDD、DataFrame、DataSet的相互转换操作

DataFrame相当于在RDD的基础上添加了结构，DataSet相当于在DataFrame的基础上添加了类型

1 RDD->DataFrame、DataSet


// 创建rdd
scala> val rdd = sc.makeRDD(List(("zhangsan",18)))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[23] at makeRDD at <console>:28
 
scala> rdd.collect().foreach(println)
(zhangsan,18)
 
// rdd->df rdd.toDF(列名1,列名2,...)
scala> val df = rdd.toDF("name","age")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]
 
// 打印输出
scala> df.show
+--------+---+
|    name|age|
+--------+---+
|zhangsan| 18|
+--------+---+
 
// rdd->ds 样例类RDD.toDS()
// 创建样例类
case class User(name: String, age: Int)
 
scala> val rdd1 = rdd.map(data=>User(data._1,data._2))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[User] = MapPartitionsRDD[27] at map at <console>:31
 
scala> val ds = rdd1.toDS()
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]
 
scala> ds.show
+--------+---+
|    name|age|
+--------+---+
|zhangsan| 18|
+--------+---+

2 DataFrame->RDD,DataSet


// df -> RDD df.rdd
scala> val dfToRDD = df.rdd
dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[35] at rdd at <console>:29
 
scala> dfToRDD.collect().foreach(println)
[zhangsan,18]
 
// df -> ds ds.as[样例类]
scala> val dfTods = df.as[User]
dfTods: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]
 
scala> dfTods.show
+--------+---+
|    name|age|
+--------+---+
|zhangsan| 18|
+--------+---+

3 DataSet->RDD,DataFrame


// ds -> RDD ds.rdd
scala> val dsToRDD = ds.rdd
dsToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[User] = MapPartitionsRDD[44] at rdd at <console>:29
 
scala> dsToRDD.collect().foreach(println)
User(zhangsan,18)
 
// ds -> df ds.toDF
scala> val dsTodf = ds.toDF
dsTodf: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]
 
scala> dsTodf.show
+--------+---+
|    name|age|
+--------+---+
|zhangsan| 18|
+--------+---+

二、Spark-SQL连接JDBC的方式及代码写法

1.将hive-site.xml复制到spark/spark-local/conf/下

cp /opt/software/hive-2.3.3/conf/hive-site.xml /opt/software/spark/spark-local/conf/

2.将mysql驱动复制到spark-local/jars/下

cd /opt/software/spark/spark-local/jars

3.开启spark jdbc 服务

sbin/start-thriftserver.sh

4.连接

beeline -u jdbc:hive2://node01:10000 -n root

显示如上表示成功了！！！！

三、Spark-SQL连接Hive 的五种方法

Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)、Hive 查询语言（HQL）等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive支持，这样就可以使用这些特性了。

使用方式分为内嵌Hive、外部Hive、Spark-SQL CLI、Spark beeline 以及代码操作。

1.内嵌的 HIVE

如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可。但是在实际生产活动当中，几乎没有人去使用内嵌Hive这一模式。

2.外部的 HIVE

如果想在spark-shell中连接外部已经部署好的 Hive，需要通过以下几个步骤：

➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 把 Mysql 的驱动 copy 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-shell

打开hive-site.xml并修改：

记得修改图中画线部分！！！

切换到spark的bin目录下，找到启动程序，双击打开

输入命令：

spark.sql("show databases").show

3. 运行 spark-beeline

Spark Thrift Server 是 Spark 社区基于 HiveServer2 实现的一个 Thrift 服务。旨在无缝兼容HiveServer2。因为 Spark Thrift Server 的接口和协议都和 HiveServer2 完全一致，因此我们部署好 Spark Thrift Server 后，可以直接使用 hive 的 beeline 访问 Spark Thrift Server 执行相关语句。Spark Thrift Server 的目的也只是取代 HiveServer2，因此它依旧可以和 Hive Metastore进行交互，获取到 hive 的元数据。如果想连接 Thrift Server，需要通过以下几个步骤：

➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 把 Mysql 的驱动 copy 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


cp /opt/software/hive-2.3.3/conf/hive-site.xml /opt/software/spark/spark-local/conf/
 
cp /opt/software/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml /opt/software/spark/spark-local/conf
 
cp /opt/software/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/core-site.xml /opt/software/spark/spark-local/conf/

➢ 启动 Thrift Server

sbin/start-thriftserver.sh

➢ 使用 beeline 连接 Thrift Server

beeline -u jdbc:hive2://node01:10000 -n root

➢测试

4. Spark-Sql CLI

Spark SQL CLI 可以很方便的在本地运行 Hive 元数据服务以及从命令行执行查询任务。在 Spark 目录下执行如下命令启动 Spark SQL CLI，直接执行 SQL 语句，类似于 Hive 窗口。
操作步骤：
1.将mysql的驱动放入jars/当中；
2.将hive-site.xml文件放入conf/当中；
3.运行bin/目录下的spark-sql.cmd 或者打开cmd，在
F:\spark\spark-3.0.0-bin-hadoop3.2\bin当中直接运行spark-sql

5. IDEA中操作

5.1 注入依赖


<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
        <version>3.1.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hive</groupId>
        <artifactId>hive-exec</artifactId>
        <version>2.3.3</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>5.1.27</version>
    </dependency>
</dependencies>

5.2 将hive-site.xml 文件拷贝到项目的 resources 目录中。

5.3 代码实现(IDEA)


import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
 
object HiveTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("HiveTest")
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()
 
    spark.sql("show databases").show()
    spark.sql("create database sparkSql")
    spark.sql("show databases").show()
 
    spark.stop()
  }
}

5.4运行结果展示

大功告成！！！！！！

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