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Scala、Spark SQL 常用方法
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Scala中常用的查看列表元素的方法有head、init、last、tail和take()。
编辑 3．first()/head()/take()/takeAsList()：获取若干条记录
4．collect()/collectAsList()：获取所有数据
将DataFrame注册成为临时表，然后通过SQL语句进行查询
直接在DataFrame对象上进行查询，DataFrame提供了很多查询的方法
编辑2．select()/selectExpr()/col()/apply()方法
数组常用方法
| 方法 | 描述 |
| length | 返回数组的长度 |
| head | 查看数组的第一个元素 |
| tail | 查看数组中除了第一个元素外的其他元素 |
| isEmpty | 判断数组是否为空 |
| contains(x) | 判断数组是否包含元素x |
数组是Scala中常用的一种数据结构，数组是一种存储了相同类型元素的固定大小的顺序集合。Scala定义一个数组的语法格式如下。
# 第1种方式
var arr: Array[String] = new Array[String](num)
# 第2种方式
var arr:Array[String] = Array(元素1,元素2,…)
Scala可以使用range()方法创建区间数组。
使用range()方法前同样需要先通过命令“import Array._”导入包。
列表操作常用方法
| 方法 | 描述 |
| def head: A | 获取列表的第一个元素 |
| def init:List[A] | 返回所有元素，除了最后一个元素 |
| def last:A | 获取列表的最后一个元素 |
| def tail:List[A] | 返回所有元素，除了第一个元素 |
| def :::(prefix: List[A]): List[A] | 在列表开头添加指定列表的元素 |
| def take(n: Int): List[A] | 获取列表前n个元素 |
| def contains(elem: Any): Boolean | 判断列表是否包含指定元素 |
Scala中常用的查看列表元素的方法有head、init、last、tail和take()。
•head：查看列表的第一个元素。
•tail：查看第一个元素之后的其余元素。
•last：查看列表的最后一个元素。
•Init：查看除最后一个元素外的所有元素。
•take()：查看列表前n个元素。
合并两个列表还可以使用concat()方法。
用户可以使用contains()方法判断列表中是否包含某个元素，若列表中存在指定的元素则返回true，否则返回false。
Scala Set(集合)是没有重复的对象集合，所有的元素都是唯一的。
集合操作常用方法
| 方法 | 描述 |
| def head: A | 获取集合的第一个元素 |
| def init:Set[A] | 返回所有元素，除了最后一个 |
| def last:A | 获取集合的最后一个元素 |
| def tail:Set[A] | 返回所有元素，除了第一个 |
| def ++(elems: A): Set[A] | 合并两个集合 |
| def take(n: Int): List[A] | 获取列表前n个元素 |
| def contains(elem: Any): Boolean | 判断集合中是否包含指定元素 |
Scala合并两个列表时使用的是:::()或concat()方法，而合并两个集合使用的是++()方法。
map()方法
可通过一个函数重新计算列表中的所有元素，并且返回一个包含相同数目元素的新列表。
foreach()方法
和map()方法类似，但是foreach()方法没有返回值，只用于对参数的结果进行输出。
filter()方法
可以移除传入函数的返回值为false的元素。
flatten()方法
可以将嵌套的结构展开，即flatten()方法可以将一个二维的列表展开成一个一维的列表。
flatMap()方法
结合了map()方法和flatten()方法的功能，接收一个可以处理嵌套列表的函数，再对返回结果进行连接。
groupBy()方法
可对集合中的元素进行分组操作，返回的结果是一个映射。
groupBy()方法
从原始数据中抽取4条数据，并存放至列表phone中，使用groupBy()方法根据归属地对列表中的元素进行分组。
从内存中读取数据创建RDD
parallelize()方法
有两个输入参数，说明如下。
•要转化的集合，必须是Seq集合。Seq表示序列，指的是一类具有一定长度的、可迭代访问的对象，其中每个数据元素均带有一个从0开始的、固定的索引。
•分区数。若不设分区数，则RDD的分区数默认为该程序分配到的资源的CPU核心数。
makeRDD()方法
有两种使用方式。
•第一种方式的使用与parallelize()方法一致；
•第二种方式是通过接收一个是Seq[(T,Seq[String])]参数类型创建RDD。
第二种方式生成的RDD中保存的是T的值，Seq[String]部分的数据会按照Seq[(T,Seq[String])]的顺序存放到各个分区中，一个Seq[String]对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations()方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。调用makeRDD()时不可以直接指定RDD的分区个数，分区的个数与Seq[String]参数的个数是保持一致的。
map()方法
是一种基础的RDD转换操作，可以对RDD中的每一个数据元素通过某种函数进行转换并返回新的RDD。
map()方法是转换操作，不会立即进行计算。
转换操作是创建RDD的第二种方法，通过转换已有RDD生成新的RDD。因为RDD是一个不可变的集合，所以如果对RDD数据进行了某种转换，那么会生成一个新的RDD。
sortBy()方法
用于对标准RDD进行排序，有3个可输入参数，说明如下。
•第1个参数是一个函数f:(T) => K，左边是要被排序对象中的每一个元素，右边返回的值是元素中要进行排序的值。
•第2个参数是ascending，决定排序后RDD中的元素是升序的还是降序的，默认是true，即升序排序，如果需要降序排序那么需要将参数的值设置为false。
•第3个参数是numPartitions，决定排序后的RDD的分区个数，默认排序后的分区个数和排序之前的分区个数相等，即this.partitions.size。
第一个参数是必须输入的，而后面的两个参数可以不输入。
collect()方法
是一种行动操作，可以将RDD中所有元素转换成数组并返回到Driver端，适用于返回处理后的少量数据。
因为需要从集群各个节点收集数据到本地，经过网络传输，并且加载到Driver内存中，所以如果数据量比较大，会给网络传输造成很大的压力。
因此，数据量较大时，尽量不使用collect()方法，否则可能导致Driver端出现内存溢出问题。
collect()方法有以下两种操作方式。
•collect：直接调用collect返回该RDD中的所有元素，返回类型是一个Array[T]数组。
•collect[U: ClassTag](f: PartialFunction[T, U])：RDD[U]。这种方式需要提供一个标准的偏函数，将元素保存至一个RDD中。首先定义一个函数one，用于将collect方法得到的数组中数值为1的值替换为“one”，将其他值替换为“other”。
take(N)方法
用于获取RDD的前N个元素，返回数据为数组。
take()与collect()方法的原理相似，collect()方法用于获取全部数据，take()方法获取指定个数的数据。
获取RDD的前5个元素
使用union()方法合并多个RDD
union()方法是一种转换操作，用于将两个RDD合并成一个，不进行去重操作，而且两个RDD中每个元素中的值的个数、数据类型需要保持一致。
使用union()方法合并两个RDD
使用filter()方法进行过滤
filter()方法是一种转换操作，用于过滤RDD中的元素。
filter()方法需要一个参数，这个参数是一个用于过滤的函数，该函数的返回值为Boolean类型。
filter()方法将返回值为true的元素保留，将返回值为false的元素过滤掉，最后返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。
创建一个RDD，并且过滤掉每个元组第二个值小于等于1的元素。
使用distinct()方法进行去重
distinct()方法是一种转换操作，用于RDD的数据去重，去除两个完全相同的元素，没有参数。
创建一个带有重复数据的RDD，并使用distinct()方法去重。
Spark中的集合操作常用方法（转换操作）
intersection()方法
intersection()方法用于求出两个RDD的共同元素，即找出两个RDD的交集，参数是另一个RDD，先后顺序与结果无关。
创建两个RDD，其中有相同的元素，通过intersection()方法求出两个RDD的交集。
subtract()方法
subtract()方法用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除，可以认为是求补集的操作，返回值为前一个RDD去除与后一个RDD相同元素后的剩余值所组成的新的RDD。两个RDD的顺序会影响结果。
创建两个RDD，分别为rdd1和rdd2，包含相同元素和不同元素，通过subtract()方法求rdd1和rdd2彼此的补集。
cartesian()方法
cartesian()方法可将两个集合的元素两两组合成一组，即求笛卡儿积。
创建两个RDD，分别有4个元素，通过cartesian()方法求两个RDD的笛卡儿积。
使用键值对RDD的keys和values方法
使用键值对RDD的reduceByKey()方法
当数据集以键值对形式展现时，合并统计键相同的值是很常用的操作。
reduceByKey()方法用于合并具有相同键的值，作用对象是键值对，并且只对每个键的值进行处理，当RDD中有多个键相同的键值对时，则会对每个键对应的值进行处理。
reduceByKey()方法需要接收一个输入函数，键值对RDD相同键的值会根据函数进行合并并且创建一个新的RDD作为返回结果。
在进行处理时，reduceByKey()方法将相同键的前两个值传给输入函数，产生一个新的返回值，新产生的返回值与RDD中相同键的下一个值组成两个元素，再传给输入函数，直到最后每个键只有一个对应的值为止。reduceByKey()方法不是一种行动操作，而是一种转换操作。
使用键值对RDD的groupByKey()方法
groupByKey()方法用于对具有相同键的值进行分组，可以对同一组的数据进行计数、求和等操作。
对于一个由类型K的键和类型V的值组成的RDD，通过groupByKey()方法得到的RDD类型是[K,Iterable[V]]。
1. parallelize()
parallelize()方法有两个输入参数，说明如下。
2． makeRDD()
makeRDD()方法有两种使用方式。
第二种方式生成的RDD中保存的是T的值，Seq[String]部分的数据会按照Seq[(T,Seq[String])]的顺序存放到各个分区中，一个Seq[String]对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations()方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。调用makeRDD()时不可以直接指定RDD的分区个数，分区的个数与Seq[String]参数的个数是保持一致的。
从外部存储系统中读取数据创建RDD
从外部存储系统中读取数据创建RDD是指直接读取存放在文件系统中的数据文件创建RDD。
从内存中读取数据创建RDD的方法常用于测试，从外部存储系统中读取数据创建RDD才是用于实践操作的常用方法。
从外部存储系统中读取数据创建RDD可以有很多种数据来源，可通过SparkContext对象的textFile()方法读取数据集，该方法支持多种类型的数据集，如目录、文本文件、压缩文件和通配符匹配的文件等，并且允许设定分区个数。
使用map()方法转换数据
map()方法是一种基础的RDD转换操作，可以对RDD中的每一个数据元素通过某种函数进行转换并返回新的RDD。
map()方法是转换操作，不会立即进行计算。
转换操作是创建RDD的第二种方法，通过转换已有RDD生成新的RDD。因为RDD是一个不可变的集合，所以如果对RDD数据进行了某种转换，那么会生成一个新的RDD。
使用sortBy()方法进行排序
sortBy()方法用于对标准RDD进行排序，有3个可输入参数，说明如下。
第一个参数是必须输入的，而后面的两个参数可以不输入。
使用collect()方法查询数据
collect()方法是一种行动操作，可以将RDD中所有元素转换成数组并返回到Driver端，适用于返回处理后的少量数据。
因为需要从集群各个节点收集数据到本地，经过网络传输，并且加载到Driver内存中，所以如果数据量比较大，会给网络传输造成很大的压力。
因此，数据量较大时，尽量不使用collect()方法，否则可能导致Driver端出现内存溢出问题。
collect()方法有以下两种操作方式。
使用flatMap()方法转换数据
flatMap()方法将函数参数应用于RDD之中的每一个元素，将返回的迭代器（如数组、列表等）中的所有元素构成新的RDD。
使用flatMap()方法时先进行map（映射）再进行flat（扁平化）操作，数据会先经过跟map一样的操作，为每一条输入返回一个迭代器（可迭代的数据类型），然后将所得到的不同级别的迭代器中的元素全部当成同级别的元素，返回一个元素级别全部相同的RDD。
这个转换操作通常用来切分单词。
使用take()方法查询某几个值
take(N)方法用于获取RDD的前N个元素，返回数据为数组。
take()与collect()方法的原理相似，collect()方法用于获取全部数据，take()方法获取指定个数的数据。
获取RDD的前5个元素
使用union()方法合并多个RDD
union()方法是一种转换操作，用于将两个RDD合并成一个，不进行去重操作，而且两个RDD中每个元素中的值的个数、数据类型需要保持一致。
使用union()方法合并两个RDD
使用filter()方法进行过滤
filter()方法是一种转换操作，用于过滤RDD中的元素。
filter()方法需要一个参数，这个参数是一个用于过滤的函数，该函数的返回值为Boolean类型。
filter()方法将返回值为true的元素保留，将返回值为false的元素过滤掉，最后返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。
创建一个RDD，并且过滤掉每个元组第二个值小于等于1的元素。
使用distinct()方法进行去重
distinct()方法是一种转换操作，用于RDD的数据去重，去除两个完全相同的元素，没有参数。
创建一个带有重复数据的RDD，并使用distinct()方法去重。
使用简单的集合操作
Spark中的集合操作常用方法（转换操作）
intersection()方法
intersection()方法用于求出两个RDD的共同元素，即找出两个RDD的交集，参数是另一个RDD，先后顺序与结果无关。
创建两个RDD，其中有相同的元素，通过intersection()方法求出两个RDD的交集。
subtract()方法
subtract()方法用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除，可以认为是求补集的操作，返回值为前一个RDD去除与后一个RDD相同元素后的剩余值所组成的新的RDD。两个RDD的顺序会影响结果。
创建两个RDD，分别为rdd1和rdd2，包含相同元素和不同元素，通过subtract()方法求rdd1和rdd2彼此的补集。
cartesian()方法
cartesian()方法可将两个集合的元素两两组合成一组，即求笛卡儿积。
创建两个RDD，分别有4个元素，通过cartesian()方法求两个RDD的笛卡儿积。
创建键值对RDD
有很多种创建键值对RDD的方式，很多存储键值对的数据格式会在读取时直接返回由其键值对组成的PairRDD。
当需要将一个普通的RDD转化为一个PairRDD时可以使用map函数来进行操作，传递的函数需要返回键值对。
使用键值对RDD的keys和values方法
键值对RDD，包含键和值两个部分。
Spark提供了两种方法，分别获取键值对RDD的键和值。
使用键值对RDD的reduceByKey()方法
当数据集以键值对形式展现时，合并统计键相同的值是很常用的操作。
reduceByKey()方法用于合并具有相同键的值，作用对象是键值对，并且只对每个键的值进行处理，当RDD中有多个键相同的键值对时，则会对每个键对应的值进行处理。
reduceByKey()方法需要接收一个输入函数，键值对RDD相同键的值会根据函数进行合并并且创建一个新的RDD作为返回结果。
当数据集以键值对形式展现时，合并统计键相同的值是很常用的操作。
reduceByKey()方法用于合并具有相同键的值，作用对象是键值对，并且只对每个键的值进行处理，当RDD中有多个键相同的键值对时，则会对每个键对应的值进行处理。
reduceByKey()方法需要接收一个输入函数，键值对RDD相同键的值会根据函数进行合并并且创建一个新的RDD作为返回结果。
使用键值对RDD的groupByKey()方法
groupByKey()方法用于对具有相同键的值进行分组，可以对同一组的数据进行计数、求和等操作。
对于一个由类型K的键和类型V的值组成的RDD，通过groupByKey()方法得到的RDD类型是[K,Iterable[V]]。
使用join()方法连接两个RDD
将有键的一组数据与另一组有键的数据根据键进行连接，是对键值对数据常用的操作之一。
与合并不同，连接会对键相同的值进行合并，连接方式多种多样，包含内连接、右外连接、左外连接、全外连接，不同的连接方式需要使用不同的连接方法。
连接方法如下表。
(1）join()方法
join()方法用于根据键对两个RDD进行内连接，将两个RDD中键相同的数据的值存放在一个元组中，最后只返回两个RDD中都存在的键的连接结果。
例如，在两个RDD中分别有键值对(K,V)和(K,W)，通过join()方法连接会返回(K,(V,W))。
创建两个RDD，含有相同键和不同的键，通过join()方法进行内连接。
(2）rightOuterJoin()方法
rightOuterJoin()方法用于根据键对两个RDD进行右外连接，连接结果是右边RDD的所有键的连接结果，不管这些键在左边RDD中是否存在。
在rightOuterJoin()方法中，如果在左边RDD中有对应的键，那么连接结果中值显示为Some类型值；如果没有，那么显示为None值。
(3）leftOuterJoin()方法
leftOuterJoin()方法用于根据键对两个RDD进行左外连接，与rightOuterJoin()方法相反，返回结果保留左边RDD的所有键。
(4)fullOuterJoin()方法
fullOuterJoin()方法用于对两个RDD进行全外连接，保留两个RDD中所有键的连接结果。
查看DataFrame数据
查看及获取数据的常用函数或方法
| 方法 | 描述 |
| printSchema | 打印数据模式 |
| show | 查看数据 |
| first/head/take/takeAsList | 获取若干行数据 |
| collect/collectAsList | 获取所有数据 |
将movies.dat电影数据上传至HDFS中，加载数据为RDD并将其转换为DataFrame.
1. printSchema：输出数据模式
printSchema函数查看数据模式，打印出列的名称和类型
2. show()：查看数据
show()方法与show(true)方法一样，只显示前20条记录并且最多只显示20个字符
若是要显示所有字符，需要使用show(false)方法
show(numRows:Int)查看前n行记录
3．first()/head()/take()/takeAsList()：获取若干条记录
4．collect()/collectAsList()：获取所有数据
collect方法可以将DataFrame中的所有数据都获取到，并返回一个数组。
collectAsList方法可以获取所有数据，返回一个列表。
将DataFrame注册成为临时表，然后通过SQL语句进行查询
直接在DataFrame对象上进行查询，DataFrame提供了很多查询的方法
1．where()/filter()方法
（1）where()方法
DataFrame可以使用where(conditionExpr: String)根据指定条件进行查询
参数中可以使用and或or
该方法的返回结果仍然为DataFrame类型
（2）filter()方法
DataFrame还可使用filter筛选符合条件的数据
2．select()/selectExpr()/col()/apply()方法
（1）select()方法：获取指定字段值
select方法根据传入的string类型字段名，获取指定字段的值，以DataFrame类型返回
（2）selectExpr()方法：对指定字段进行特殊处理
selectExpr：对指定字段进行特殊处理，可以对指定字段调用UDF函数或者指定别名。
selectExpr传入String类型的参数，返回DataFrame对象。
（3）col()/apply()方法
col或者apply也可以获取DataFrame指定字段
col或者apply只能获取一个字段，并且返回对象为Column类型
首先简述了Spark SQL的基本概念，并且讲解了如何配置Spark SQL以及Spark SQL与Shell交互。
接着详细介绍了Spark SQL的核心抽象编程模型DataFrame及其基础操作，包括创建DataFrame对象、DataFrame的查询操作和输出操作。
最后使用Spark SQL对房屋售价数据进行探索分析，以此加深读者对Spark SQL的理解及操作。
