spark sql DataFrame操作

spark sql DataFrame操作
官网地址(http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html)

1、Spark SQL是干什么用的吗？具体包括哪些呢？

2、DataFrame有哪些操作呢？

不多说，先实践后理论

下面分别用Java语言及scala语言实现：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext

object DataFrameOperation {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("DataFrameCreate")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val df = sqlContext.read.json("hdfs://cloud1:9000/a.json")
df.show()
df.printSchema()
df.select("name").show()
df.select(df("name"), df("age") + 1).show()
df.filter(df("age") > 18).show()
df.groupBy("age").count().show()
}
}

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;

public class DataFrameOperation {
public static void main(String[] args) {
// 创建DataFrame
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("DataFrameCreate");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

//DataFrame其实可以看成一张表
DataFrame df = sqlContext.read().json("hdfs://cloud1:9000/a.json");

// 打印DataFrame中所有的数据（select * from ...）
df.show();

// 打印DataFrame的元数据（Schema）
df.printSchema();

//// 查询某列所有的数据
df.select("name").show();

// 查询某几列所有的数据，并对列进行计算
df.select(df.col("name"), df.col("age").plus(1)).show();

//根据某一列的值进行过滤
df.filter(df.col("age").gt(17)).show();

// 根据某一列进行分组，然后进行聚合
df.groupBy(df.col("age")).count().show();

}
}

Spark SQL是Spark中的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象，就是DataFrame。同时Spark SQL还可以作为分布式的SQL查询引擎。Spark SQL最重要的功能之一，就是从Hive中查询数据。

DataFrame，可以理解为是，以列的形式组织的，分布式的数据集合。它其实和关系型数据库中的表非常类似，但是底层做了很多的优化。DataFrame可以通过很多来源进行构建，包括：结构化的数据文件，Hive中的表，外部的关系型数据库，以及RDD。

要使用Spark SQL，首先就得创建一个创建一个SQLContext对象，或者是它的子类的对象，比如HiveContext的对象。

Java版本：

JavaSparkContext sc = ...;

SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

Scala版本：

val sc: SparkContext = ...

val sqlContext = new SQLContext(sc)

import sqlContext.implicits._

除了基本的SQLContext以外，还可以使用它的子类——HiveContext。HiveContext的功能除了包含SQLContext提供的所有功能之外，还包括了额外的专门针对Hive的一些功能。这些额外功能包括：使用HiveQL语法来编写和执行SQL，使用Hive中的UDF函数，从Hive表中读取数据。

要使用HiveContext，就必须预先安装好Hive，SQLContext支持的数据源，HiveContext也同样支持——而不只是支持Hive。对于Spark 1.3.x以上的版本，都推荐使用HiveContext，因为其功能更加丰富和完善。

Spark SQL还支持用spark.sql.dialect参数设置SQL的方言。使用SQLContext的setConf()即可进行设置。对于SQLContext，它只支持“sql”一种方言。对于HiveContext，它默认的方言是“hiveql”。

Java版本

DataFrame df = sqlContext.read().json("hdfs://cloud1:9000/a.json");

df.show();

df.printSchema();

df.select("name").show();

df.select(df.col("name"), df.col("age").plus(1)).show();

df.filter(df.col("age").gt(21)).show();

df.groupBy("age").count().show();

Scala版本

val df = sqlContext.read.json("hdfs://cloud1:9000/a.json")

df.show()

df.printSchema()

df.select("name").show()

df.select(df("name"), df("age") + 1).show()

df.filter(df("age") > 21).show()

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

后面再讲HiveContext!