深入了解SparkSQL的运用及方法

一：SparkSQL

1.SparkSQL简介

Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理结构化的数据，它提供了一个数据抽象DataFrame（最核心的编程抽象就是DataFrame），并且SparkSQL作为分布式SQL查询引擎。
Spark SQL就是将SQL转换成一个任务，提交到集群上运行，类似于Hive的执行方式。

2.SparkSQL运行原理

将Spark SQL转化为RDD，然后提交到集群执行。

3.SparkSQL特点

（1）容易整合，Spark SQL已经集成在Spark中

（2）提供了统一的数据访问方式：JSON、CSV、JDBC、Parquet等都是使用统一的方式进行访问

（3）兼容 Hive

（4）标准的数据连接：JDBC、ODBC

二、SparkSQL运用

package sql

import org.apache.avro.ipc.specific.Person
import org.apache.spark
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql
import org.apache.spark.sql.catalyst.InternalRow
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
import org.junit.Test

class Intro {
 @Test
 def dsIntro(): Unit ={
   val spark: SparkSession = new sql.SparkSession.Builder()
     .appName("ds intro")
     .master("local[6]")
     .getOrCreate()

//导入隐算是shi转换
   import spark.implicits._

val sourceRDD: RDD[Person] =spark.sparkContext.parallelize(Seq(Person("张三",10),Person("李四",15)))
   val personDS: Dataset[Person] =sourceRDD.toDS();
//personDS.printSchema()打印出错信息

val resultDS: Dataset[Person] =personDS.where('age>10)
     .select('name,'age)
     .as[Person]
   resultDS.show()

}
 @Test
 def dfIntro(): Unit ={
   val spark: SparkSession =new SparkSession.Builder()
     .appName("ds intro")
     .master("local")
     .getOrCreate()

import spark.implicits._
   val sourceRDD: RDD[Person] = spark.sparkContext.parallelize(Seq(Person("张三",10),Person("李四",15)))
   val df: DataFrame = sourceRDD.toDF()//隐shi转换

df.createOrReplaceTempView("person")//创建表
   val resultDF: DataFrame =spark.sql("select name from person where age>=10 and age<=20")
   resultDF.show()

}
 @Test
 def database1(): Unit ={
   //1.创建sparkSession
   val spark: SparkSession =new SparkSession.Builder()
     .appName("database1")
     .master("local[6]")
     .getOrCreate()
     //2.导入引入shi子转换
   import spark.implicits._

//3.演示
   val sourceRDD: RDD[Person] =spark.sparkContext.parallelize(Seq(Person("张三",10),Person("李四",15)))
   val dataset: Dataset[Person] =sourceRDD.toDS()

//Dataset 支持强类型的API
   dataset.filter(item => item.age >10).show()
   //Dataset 支持若弱类型的API
   dataset.filter('age>10).show()
   //Dataset 可以直接编写SQL表达式
   dataset.filter("age>10").show()
 }

@Test
 def database2(): Unit ={
   val spark: SparkSession = new SparkSession.Builder()
     .master("local[6]")
     .appName("database2")
     .getOrCreate()
   import spark.implicits._

val dataset: Dataset[Person] =spark.createDataset(Seq(Person("张三",10),Person("李四",20)))
   //无论Dataset中放置的是什么类型的对象,最终执行计划中的RDD上都是internalRow
   //直接获取到已经分析和解析过得Dataset的执行计划,从中拿到RDD
   val executionRdd: RDD[InternalRow] =dataset.queryExecution.toRdd

//通过将Dataset底层的RDD通过Decoder转成了和Dataset一样的类型RDD
   val typedRdd:RDD[Person] = dataset.rdd

println(executionRdd.toDebugString)
   println()
   println()
   println(typedRdd.toDebugString)
 }

@Test
 def database3(): Unit = {
   //1.创建sparkSession
   val spark: SparkSession = new SparkSession.Builder()
     .appName("database1")
     .master("local[6]")
     .getOrCreate()
   //2.导入引入shi子转换
   import spark.implicits._

val dataFrame: DataFrame = Seq(Person("zhangsan", 15), Person("lisi", 20)).toDF()
   //3.看看DataFrame可以玩出什么花样
   //select name from...
   dataFrame.where('age > 10)
     .select('name)
     .show()
 }
//  @Test
//  def database4(): Unit = {
//    //1.创建sparkSession
//    val spark: SparkSession = new SparkSession.Builder()
//      .appName("database1")
//      .master("local[6]")
//      .getOrCreate()
//    //2.导入引入shi子转换
//    import spark.implicits._
//    val personList=Seq(Person("zhangsan",15),Person("lisi",20))
//
//    //1.toDF
//    val df1: DataFrame =personList.toDF()
//    val df2: DataFrame =spark.sparkContext.parallelize(personList).toDF()
//      //2.createDataFrame
//    val df3: DataFrame =spark.createDataFrame(personList)
//
//    //3.read
//    val df4: DataFrame =spark.read.csv("")
//    df4.show()
//  }
 //toDF()是转成DataFrame,toDs是转成Dataset
 //  DataFrame就是Dataset[Row] 代表弱类型的操作,Dataset代表强类型的操作,中的类型永远是row,DataFrame可以做到运行时类型安全,Dataset可以做到 编译时和运行时都安全
@Test
def database4(): Unit = {
 //1.创建sparkSession
 val spark: SparkSession = new SparkSession.Builder()
   .appName("database1")
   .master("local[6]")
   .getOrCreate()
 //2.导入引入shi子转换
 import spark.implicits._
 val personList=Seq(Person("zhangsan",15),Person("lisi",20))
 //DataFrame代表弱类型操作是编译时不安全
 val df: DataFrame =personList.toDF()

//Dataset是强类型的
 val ds: Dataset[Person] =personList.toDS()
 ds.map((person:Person) =>Person(person.name,person.age))
}
 @Test
 def row(): Unit ={
   //1.Row如何创建,它是什么
   //row对象必须配合Schema对象才会有列名
   val p: Person =Person("zhangsan",15)
   val row: Row =Row("zhangsan",15)
   //2.如何从row中获取数据
   row.getString(0)
   row.getInt(1)
   //3.Row也是样例类、
   row match {
     case Row(name,age) => println(name,age)
   }
 }

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

来源：https://blog.csdn.net/m0_62491934/article/details/123840863