Spark SQL编程_编写一个 sql 查询,计算表中员工的平均年龄

1、Spark SQL基本操作

（一）创建DataFrame

（二）查询所有数据

 

（三）查询所有数据并去除重复的数据

 

（四）查询所有数据打印时去除id字段

 

（五）筛选出age>30的记录

 

（六）将数据按age分组

 

（七）将数据按name升序排序 

（八）取出前3行数据

 

（九）查询所有记录的name列，并为其取别名为username

 

（十）查询年龄age的平均值

 

（十一）查询年龄age的最小值 

2、编程实现将RDD转换为DataFrame

（一） 代码编写

import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row
 
val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("file:///root/wyqWork/Demo6/employee.txt")
 
val schemaString = "id name age"
 
val fields = schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, nullable = true))
 
val schema = StructType(fields)
 
val rowRDD = peopleRDD.map(_.split(",")).map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim, attributes(2).trim))
 
val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
 
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
 
val results = spark.sql("SELECT id,name,age FROM people")
 
results.map(attributes => "id: " + attributes(0)+","+"name:"+attributes(1)+","+"age:"+attributes(2)).show()

 （二）结果输出

3、利用DataFrame读写MySQL的数据

（一）新建数据库sparktest,再创建表employee,并输入数据

 

 

（二）查询当前表中所有数据

 

4、配置Sp a r k通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用Da t aFr a m e插入如表6 -2所示的两行数据到MySQL中，最后打印出a g e的最大值和a g e的总和。

（一）代码编写

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark=SparkSession.builder().appName("TestMySQL").master("local").getOrCreate()
import  spark.implicits._
val employeeRDD=spark.sparkContext.parallelize(Array("3 Mary F 26","4 Tom M 23")).map(_.split(" "))
val schema=StructType(List(StructField("id",IntegerType,
      true),StructField("name",StringType,true),StructField("gender",StringType,true),
      StructField("age",IntegerType,true)))
val rowRDD=employeeRDD.map(p=>Row(p(0).toInt,p(1).trim,p(2).trim,p(3).toInt))
val employeeDF=spark.createDataFrame(rowRDD,schema)
val prop=new Properties()
prop.put("user","root")
prop.put("password","10086CYc#")
prop.put("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver")
employeeDF.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest","sparktest.employee",prop)
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").
option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest").
option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver").
option("dbtable", "employee").
option("user", "root").
option("password", "10086CYc#").
load()
jdbcDF.agg("age" -> "max", "age" -> "sum").show()

 

 （二）结果输出