SparkSQL编程的示例分析

这篇文章将为大家详细讲解有关Spark SQL编程的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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#Spark SQL 编程指南#

##简介## Spark SQL支持在Spark中执行SQL，或者HiveQL的关系查询表达式。它的核心组件是一个新增的RDD类型JavaSchemaRDD。JavaSchemaRDD由Row对象和表述这个行的每一列的数据类型的schema组成。一个JavaSchemaRDD类似于传统关系数据库的一个表。JavaSchemaRDD可以通过一个已存在的RDD，Parquet文件，JSON数据集，或者通过运行HiveSQL获得存储在Apache Hive上的数据创建。

Spark SQL目前是一个alpha组件。尽管我们会尽量减少API变化，但是一些API任然后再以后的发布中改变。

##入门## 在Spark中，所有关系函数功能的入口点是JavaSQLContext类。或者他的子类。要创建一个基本的JavaSQLContext，所有你需要的只是一个JavaSparkContext。

JavaSparkContext sc = ...; // An existing JavaSparkContext.
JavaSQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.api.java.JavaSQLContext(sc);

##数据源## Spark SQL支持通过JavaSchemaRDD接口操作各种各样的数据源。一单一个数据集被加载，它可以被注册成一个表，甚至和来自其他源的数据连接。

###RDDs### Spark SQL支持的表的其中一个类型是由JavaBeans的RDD。BeanInfo定义了这个表的schema。现在 ，Spark SQL 不支持包括嵌套或者复杂类型例如Lists或者Arrays的JavaBeans。你可以通过创建一个实现了Serializable并且它的所有字段都有getters和setters方法的类类创建一个JavaBeans。

public static class Person implements Serializable {
  private String name;
  private int age;

  public String getName() {
    return name;
  }

  public void setName(String name) {
    this.name = name;
  }

  public int getAge() {
    return age;
  }

  public void setAge(int age) {
    this.age = age;
  }
}

一个schema可以被应用在一个已存在的RDD上，通过调用applySchema并且提供这个JavaBean的类对象。

// sc is an existing JavaSparkContext.
JavaSQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.api.java.JavaSQLContext(sc)

// Load a text file and convert each line to a JavaBean.
JavaRDD people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(
  new Function() {
    public Person call(String line) throws Exception {
      String[] parts = line.split(",");

      Person person = new Person();
      person.setName(parts[0]);
      person.setAge(Integer.parseInt(parts[1].trim()));

      return person;
    }
  });

// Apply a schema to an RDD of JavaBeans and register it as a table.
JavaSchemaRDD schemaPeople = sqlContext.applySchema(people, Person.class);
schemaPeople.registerAsTable("people");

// SQL can be run over RDDs that have been registered as tables.
JavaSchemaRDD teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")

// The results of SQL queries are SchemaRDDs and support all the normal RDD operations.
// The columns of a row in the result can be accessed by ordinal.
List teenagerNames = teenagers.map(new Function() {
  public String call(Row row) {
    return "Name: " + row.getString(0);
  }
}).collect();

注意，Spark SQL目前使用一个非常简单的SQL解析器。用户如果想获得一个更加完整的SQL方言，应该看看HiveContext提供的HiveQL支持。

###Parquet Files### Parquet是一个columnar格式，并且被许多其他数据处理系统支持。Spark SQL对读写Parquet文件提供支持，并且自动保存原始数据的Schema。通过下面的例子使用数据：

// sqlContext from the previous example is used in this example.

JavaSchemaRDD schemaPeople = ... // The JavaSchemaRDD from the previous example.

// JavaSchemaRDDs can be saved as Parquet files, maintaining the schema information.
schemaPeople.saveAsParquetFile("people.parquet");

// Read in the Parquet file created above.  Parquet files are self-describing so the schema is preserved.
// The result of loading a parquet file is also a JavaSchemaRDD.
JavaSchemaRDD parquetFile = sqlContext.parquetFile("people.parquet");

//Parquet files can also be registered as tables and then used in SQL statements.
parquetFile.registerAsTable("parquetFile");
JavaSchemaRDD teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age >= 13 AND age <= 19");
List teenagerNames = teenagers.map(new Function() {
  public String call(Row row) {
    return "Name: " + row.getString(0);
  }
}).collect();

###JSON Datasets### Spark SQL可以自动推断一个JSON数据集的schema，并加载成一个JavaSchemaRDD。这个转换可以通过JavaSQLContext中的两个方法中的一个完成：

• jsonFile -从一个目录下的文件中加载数据，这个文件中的每一行都是一个JSON对象。

• jsonRdd -从一个已存在的RDD加载数据，这个RDD中的每一个元素是一个包含一个JSON对象的String。

   // sc is an existing JavaSparkContext.
   JavaSQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.api.java.JavaSQLContext(sc);
  
   // A JSON dataset is pointed to by path.
   // The path can be either a single text file or a directory storing text files.
   String path = "examples/src/main/resources/people.json";
   // Create a JavaSchemaRDD from the file(s) pointed to by path
   JavaSchemaRDD people = sqlContext.jsonFile(path);
  
   // The inferred schema can be visualized using the printSchema() method.
   people.printSchema();
   // root
   //  |-- age: IntegerType
   //  |-- name: StringType
  
   // Register this JavaSchemaRDD as a table.
   people.registerAsTable("people");
  
   // SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext.
   JavaSchemaRDD teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19");
  
   // Alternatively, a JavaSchemaRDD can be created for a JSON dataset represented by
   // an RDD[String] storing one JSON object per string.
   List jsonData = Arrays.asList(
     "{\"name\":\"Yin\",\"address\":{\"city\":\"Columbus\",\"state\":\"Ohio\"}}");
   JavaRDD anotherPeopleRDD = sc.parallelize(jsonData);
   JavaSchemaRDD anotherPeople = sqlContext.jsonRDD(anotherPeopleRDD);

###Hive Tables### Spark SQL也支持读和写存储在apache Hive中的数据。然而，由于Hive有一个非常大的依赖，他没有在Spark默认宝中包括。为了使用Hive，你必须运行‘SPARK_HIVE=true sbt/sbt assembly/assembly'(或者对Maven使用 -Phive）。这个命令构建一个包含Hive的assembly。注意，这个Hive assembly 必须放在所有的工作节点上，因为它们需要访问Hive的序列化和方序列化包（SerDes），以此访问存储在Hive中的数据。

可以通过conf目录下的hive-site.xml文件完成Hive配置 。

要和Hive配合工作，你需要构造一个JavaHiveContext，它继承了JavaSQLContext，并且添加了发现MetaStore中的表和使用HiveQL编写查询的功能。此外，除了sql方法，JavaHiveContext方法还提供了一个hql方法，它允许查询使用HiveQL表达。

##Writing Language-Integrated Relational Queries## Language-Integrated查询目前只在Scala中被支持。

Spark SQL同样支持使用领域特定的语言来编写查询。再次，使用上面例子中的数据：

// sc is an existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// Importing the SQL context gives access to all the public SQL functions and implicit conversions.
import sqlContext._
val people: RDD[Person] = ... // An RDD of case class objects, from the first example.

// The following is the same as 'SELECT name FROM people WHERE age >= 10 AND age <= 19'
val teenagers = people.where('age >= 10).where('age <= 19).select('name)
teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

DSL使用Scala中得到标记来表示基础表中的表，他们使用一个前缀’标识。隐式转换这些标记为被SQL 执行引擎评估的表达式。支持这些功能的完成列表可以再ScalaDoc找到。

关于“Spark SQL编程的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。