SparkSQL快速入门教程
（一）概述
SparkSQL可以理解为在原生的RDD上做的一层封装，通过SparkSQL可以在scala和java中写SQL语句，并将结果作为Dataset/DataFrame返回。简单来讲，SparkSQL可以让我们像写SQL一样去处理内存中的数据。
Dataset是一个数据的分布式集合，是Spark1.6之后新增的接口，它提供了RDD的优点和SparkSQL优化执行引擎的优点，一个Dataset相当于RDD+Schema的结合。
Dataset的底层封装是RDD，当RDD的泛型是Row类型时，该类型就可以称为DataFrame。DataFrame是一种表格型的数据结构，就和传统的Mysql结构一样，通过DataFrame我们可以更加高效地去执行Sql。
特点
- 易整合，在程序中既可以使用SQL，还可以使用API！
- 统一的数据访问， 不同数据源中的数据，都可以使用SQL或DataFrameAPI进行操作，还可以进行不同数据源的Join！
- 对Hive的无缝支持
- 支持标准的JDBC和ODBC
（二）SparkSQL实战
使用SparkSQL首先需要引入相关的依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>
该依赖需要和sparkCore保持一致。
SparkSQL的编码主要通过四步：
- 创建SparkSession
- 获取数据
- 执行SQL
- 关闭SparkSession
public class SqlTest {
public static void main(String[] args) {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("sql")
.master("local")
.getOrCreate();
Dataset<Row> json = sparkSession.read().json("data/json");
json.printSchema();
json.show();
sparkSession.stop();
}
}
在data的目录下创建一个名为json的文件
{"name":"a","age":23}
{"name":"b","age":24}
{"name":"c","age":25}
{"name":"d","age":26}
{"name":"e","age":27}
{"name":"f","age":28}
运行项目后输出两个结果，schema结果如下：
Dataset<Row>输出结果如下：
通过SparkSQL可以执行和SQL十分相似的查询操作：
public class SqlTest {
public static void main(String[] args) {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("sql")
.master("local")
.getOrCreate();
Dataset<Row> json = sparkSession.read().json("data/json");
json.select("age","name").where("age > 26").show();
sparkSession.stop();
}
}
在上面的语句中，通过一系列的API实现了SQL查询操作，除此之外，SparkSQL还支持直接写原始SQL语句的操作。
在写SQL语句之前，首先需要让Spark知道对哪个表进行查询，因此需要建立一张临时表，再执行SQL查询：
json.createOrReplaceTempView("json");
sparkSession.sql("select * from json where age > 26").show();
（三）非JSON格式的Dataset创建
在上一节中创建Dataset时使用了最简单的json，因为json自己带有schema结构，因此不需要手动去增加，如果是一个txt文件，就需要在创建Dataset时手动塞入schema。
下面展示读取txt文件的例子，首先创建一个user.txt
a 23 b 24 c 25 d 26
现在我要将上面的这几行变成DataFrame，第一列表示姓名，第二列表示年龄，于是就可以像下面这样操作：
public class SqlTest2 {
public static void main(String[] args) {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("sql")
.master("local")
.getOrCreate();
SparkContext sparkContext = sparkSession.sparkContext();
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkContext);
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("data/user.txt");
//将String类型转化为Row类型
JavaRDD<Row> rowJavaRDD = lines.map(new Function<String, Row>() {
@Override
public Row call(String v1) throws Exception {
String[] split = v1.split(" ");
return RowFactory.create(
split[0],
Integer.valueOf(split[1])
);
}
});
//定义schema
List<StructField> structFields = Arrays.asList(
DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true)
);
StructType structType = DataTypes.createStructType(structFields);
//生成dataFrame
Dataset<Row> dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowJavaRDD, structType);
dataFrame.show();
}
}
（四）通过JDBC创建DataFrame
通过JDBC可直接将对应数据库中的表放入Spark中进行一些处理，下面通过MySQL进行展示。
使用MySQL需要在依赖中引入MySQL的引擎：
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.46</version>
</dependency>
接着通过类似JDBC的方式读取MySQL数据：
public class SqlTest3 {
public static void main(String[] args) {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("sql")
.master("local")
.getOrCreate();
Map<String,String> options = new HashMap<>();
options.put("url","jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/books");
options.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver");
options.put("user","root");
options.put("password","123456");
options.put("dbtable","book");
Dataset<Row> jdbc = sparkSession.read().format("jdbc").options(options).load();
jdbc.show();
sparkSession.close();
}
}
读取到的数据是DataFrame，接下来的操作就是对DataFrame的操作了。
（五）总结
SparkSQL是对Spark原生RDD的增强，虽然很多功能通过RDD就可以实现，但是SparkSQL可以更加灵活地实现一些功能。
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本文标题：SparkSQL快速入门教程
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