Spark SQL

Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。

###为什么要学习Spark SQL

Hive是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！

1.易整合

2.统一的数据访问方式

3.兼容Hive

4.标准的数据连接

DataFrames

与RDD类似，DataFrame也是一分布式数据容器。DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame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。由于与R和Pandas的DataFrame类似，Spark DataFrame很好地继承了传统单机数据分析的开发体验。

创建DataFrames

 在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.5.2中已经内置了一个sqlContext

1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name、age，用空格分隔，然后上传到hdfs上

hdfs dfs -put person.txt /

2.在spark shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割

val lineRDD = sc.textFile("hdfs:///cesi/person.txt").map(_.split(" "))

3.定义case class（相当于表的schema）

case class Person(id:Int, name:String, age:Int)

4.将RDD和case class关联

val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))

5.将RDD转换成DataFrame

val personDF = personRDD.toDF

6.对DataFrame进行处理

personDF.show

DataFrame常用操作

DSL风格语法

//查看DataFrame中的内容

personDF.show

//查看DataFrame部分列中的内容

personDF.select(personDF.col("name")).show

personDF.select(col("name"), col("age")).show

personDF.select("name").show

//打印DataFrame的Schema信息

personDF.printSchema

//查询所有的name和age，并将age+1

personDF.select(col("id"), col("name"), col("age") + 1).show

personDF.select(personDF("id"), personDF("name"), personDF("age") + 1).show

 

//过滤age大于等于18的

personDF.filter(col("age") >= 18).show

 

//按年龄进行分组并统计相同年龄的人数

personDF.groupBy("age").count().show()

SQL风格语法

如果想使用SQL风格的语法，需要将DataFrame注册成表

personDF.registerTempTable("t_person")

//查询年龄最大的前两名

sqlContext.sql("select * from t_person order by age desc limit 2").show

 

//显示表的Schema信息

sqlContext.sql("desc t_person").show