Day10—Spark SQL基础

Spark SQL介绍

​ Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark组件。所谓结构化数据，是指具有Schema信息的数据，例如JSON、Parquet、Avro、CSV格式的数据。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL提供了对结构化数据的查询和计算接口。

Spark SQL的主要特点：

• 将SQL查询与Spark应用程序无缝组合

​ Spark SQL允许使用SQL或熟悉的API在Spark程序中查询结构化数据。与Hive不同的是，Hive是将SQL翻译成MapReduce作业，底层是基于MapReduce的；而Spark SQL底层使用的是Spark RDD。

• 可以连接到多种数据源

​ Spark SQL提供了访问各种数据源的通用方法，数据源包括Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON、JDBC等。

• 在现有的数据仓库上运行SQL或HiveQL查询

​ Spark SQL支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF （用户自定义函数） ，允许访问现有的Hive仓库。

DataFrame和DataSet

• DataFrame的结构

​ DataFrame是Spark SQL提供的一个编程抽象，与RDD类似，也是一个分布式的数据集合。但与RDD不同的是，DataFrame的数据都被组织到有名字的列中，就像关系型数据库中的表一样。

​ DataFrame在RDD的基础上添加了数据描述信息（Schema，即元信息） ，因此看起来更像是一张数据库表。例如，在一个RDD中有3行数据，将该RDD转成DataFrame后，其中的数据可能如图所示：

• DataSet的结构
  Dataset是一个分布式数据集，是Spark 1.6中添加的一个新的API。相比于RDD， Dataset提供了强类型支持，在RDD的每行数据加了类型约束。
  
  在Spark中，一个DataFrame代表的是一个元素类型为Row的Dataset，即DataFrame只是Dataset[Row]的一个类型别名。

Spark SQL的基本使用

​ Spark Shell启动时除了默认创建一个名为sc的SparkContext的实例外，还创建了一个名为spark的SparkSession实例，该spark变量可以在Spark Shell中直接使用。

​ SparkSession只是在SparkContext基础上的封装，应用程序的入口仍然是SparkContext。SparkSession允许用户通过它调用DataFrame和Dataset相关API来编写Spark程序，支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，然后使用SQL语句来操作DataFrame数据。

Spark SQL函数

内置函数

​ Spark SQL内置了大量的函数，位于API org.apache.spark.sql.functions

中。其中大部分函数与Hive中的相同。

​ 使用内置函数有两种方式：一种是通过编程的方式使用；另一种是在SQL

语句中使用。

• 以编程的方式使用lower()函数将用户姓名转为小写/大写，代码如下：

df.select(lower(col("name")).as("greet")).show()
df.select(upper(col("name")).as("greet")).show()

​ 上述代码中，df指的是DataFrame对象，使用select()方法传入需要查询的列，使用as()方法指定列的别名。代码col(“name”)指定要查询的列，也可以使用$"name"代替，代码如下：

df.select(lower($"name").as("greet")).show()

• 以SQL语句的方式使用lower()函数，代码如下：

df.createTempView("temp")
spark.sql("select upper(name) as greet from temp").show()

​ 除了可以使用select()方法查询指定的列外，还可以直接使用filter()、groupBy()等方法对DataFrame数据进行过滤和分组，例如以下代码：

df.printSchema()  # 打印Schema信息
df.select("name").show()  # 查询name列
# 查询name列和age列，其中将age列的值增加1
df.select($"name",$"age"+1).show()
df.filter($"age">25).show() # 查询age>25的所有数据
# 根据age进行分组，并求每一组的数量
df.groupBy("age").count().show() 

自定义函数

​ 当Spark SQL提供的内置函数不能满足查询需求时，用户可以根据需求编写自定义函数（User Defined Functions, UDF），然后在Spark SQL中调用。

​ 例如有这样一个需求：为了保护用户的隐私，当查询数据的时候，需要将用户手机号的中间4位数字用星号（）代替，比如手机号180***2688。这时就可以编写一个自定义函数来实现这个需求，实现代码如下：

​

package spark.demo.sqlimport org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}/*** 用户自定义函数，隐藏手机号中间4位*/
object SparkSQLUDF {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建或得到SparkSessionval spark = SparkSession.builder().appName("SparkSQLUDF").master("local[*]").getOrCreate()//第一步：创建测试数据（或直接从文件中读取）//模拟数据val arr=Array("18001292080","13578698076","13890890876")//将数组数据转为RDDval rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(arr)//将RDD[String]转为RDD[Row]val rowRDD: RDD[Row] = rdd.map(line=>Row(line))//定义数据的schemaval schema=StructType(List{StructField("phone",StringType,true)})//将RDD[Row]转为DataFrameval df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)//第二步：创建自定义函数（phoneHide）val phoneUDF=(phone:String)=>{var result = "手机号码错误！"if (phone != null && (phone.length==11)) {val sb = new StringBuffersb.append(phone.substring(0, 3))sb.append("****")sb.append(phone.substring(7))result = sb.toString}result}//注册函数（第一个参数为函数名称，第二个参数为自定义的函数）spark.udf.register("phoneHide",phoneUDF)//第三步：调用自定义函数df.createTempView("t_phone")		//创建临时视图spark.sql("select phoneHide(phone) as phone from t_phone").show()// +-----------+// |      phone|// +-----------+// |180****2080|// |135****8076|// |138****0876|// +-----------+}
}

窗口（开窗）函数

​ 开窗函数是为了既显示聚合前的数据，又显示聚合后的数据，即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。开窗口函数有以下功能：

• 同时具有分组和排序的功能
• 不减少原表的行数
• 开窗函数语法：

聚合类型开窗函数

sum()/count()/avg()/max()/min() OVER([PARTITION BY XXX] [ORDER BY XXX [DESC]]) 

排序类型开窗函数

ROW_NUMBER() OVER([PARTITION BY XXX] [ORDER BY XXX [DESC]])

• 以row_number()开窗函数为例：

​ 开窗函数row_number()是Spark SQL中常用的一个窗口函数，使用该函数可以在查询结果中对每个分组的数据，按照其排列的顺序添加一列行号（从1开始），根据行号可以方便地对每一组数据取前N行（分组取TopN）。row_number()函数的使用格式如下：

row_number() over (partition by 列名 order by 列名 desc) 行号列别名

上述格式说明如下：

partition by：按照某一列进行分组；

order by：分组后按照某一列进行组内排序；

desc：降序，默认升序。

例如，统计每一个产品类别的销售额前3名，代码如下：

package spark.demo.sqlimport org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}/*** 统计每一个产品类别的销售额前3名（相当于分组求TOPN）*/
object SparkSQLWindowFunctionDemo {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建或得到SparkSessionval spark = SparkSession.builder().appName("SparkSQLWindowFunctionDemo").master("local[*]").getOrCreate()//第一步：创建测试数据（字段：日期、产品类别、销售额）val arr=Array("2019-06-01,A,500","2019-06-01,B,600","2019-06-01,C,550","2019-06-02,A,700","2019-06-02,B,800","2019-06-02,C,880","2019-06-03,A,790","2019-06-03,B,700","2019-06-03,C,980","2019-06-04,A,920","2019-06-04,B,990","2019-06-04,C,680")//转为RDD[Row]val rowRDD=spark.sparkContext.makeRDD(arr).map(line=>Row(line.split(",")(0),line.split(",")(1),line.split(",")(2).toInt))//构建DataFrame元数据val structType=StructType(Array(StructField("date",StringType,true),StructField("type",StringType,true),StructField("money",IntegerType,true)))//将RDD[Row]转为DataFrameval df=spark.createDataFrame(rowRDD,structType)//第二步：使用开窗函数取每一个类别的金额前3名df.createTempView("t_sales")		//创建临时视图//执行SQL查询spark.sql("select date,type,money,rank from " +"(select date,type,money," +"row_number() over (partition by type order by money desc) rank "+"from t_sales) t " +"where t.rank<=3").show()}
}

结果展示

小结

本次学习了Spark SQL基础，学习Spark SQL基础是掌握大数据处理的关键一步。Spark SQL是Apache Spark的一个模块，它提供了对结构化和半结构化数据的高效处理能力。通过学习Spark SQL，你将能够使用SQL查询和DataFrame API来分析数据集。Spark SQL的核心优势在于其能够处理大规模数据集，同时保持高性能。它支持多种数据源，包括HDFS、S3、Parquet等，使得数据的读写变得简单。此外，Spark SQL还提供了丰富的数据类型和复杂的数据操作功能，如过滤、分组、排序和聚合。学习过程中，你将了解如何创建DataFrame，执行转换和操作，以及如何使用SQL语句进行查询。你还将学习到如何优化Spark SQL查询，包括使用分区、索引和缓存技术来提高性能。

掌握Spark SQL基础对于数据工程师和分析师来说非常重要，因为它不仅可以提高数据处理的效率，还可以帮助你更好地理解和分析大规模数据集。随着你的学习深入，你将能够更有效地利用Spark的强大功能来解决实际问题。