spark 基础知识- spark SQL专题

一、简介

　　Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最新的Dataset API。不过真正运行计算的时候，无论你使用哪种API或语言，Spark SQL使用的执行引擎都是同一个。这种底层的统一，使开发者可以在不同的API之间来回切换，你可以选择一种最自然的方式，来表达你的需求。
（本文针对spark1.6版本，示例语言为Scala）
二、概念

1. SQL。Spark SQL的一种用法是直接执行SQL查询语句，你可使用最基本的SQL语法，也可以选择HiveQL语法。Spark SQL可以从已有的Hive中读取数据。更详细的请参考Hive Tables 这一节。如果用其他编程语言运行SQL，Spark SQL将以DataFrame返回结果。你还可以通过命令行command-line 或者 JDBC/ODBC 使用Spark SQL。

2. DataFrame。是一种分布式数据集合，每一条数据都由几个命名字段组成。概念上来说，她和关系型数据库的表 或者 R和Python中的data frame等价，只不过在底层，DataFrame采用了更多优化。DataFrame可以从很多数据源（sources）加载数据并构造得到，如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库，或者已有的RDD。
DataFrame API支持Scala, Java, Python, and R。


3. Datasets。是Spark-1.6新增的一种API，目前还是实验性的。Dataset想要把RDD的优势（强类型，可以使用lambda表达式函数）和Spark SQL的优化执行引擎的优势结合到一起。Dataset可以由JVM对象构建（constructed ）得到，而后Dataset上可以使用各种transformation算子（map，flatMap，filter 等）。
Dataset API 对 Scala 和 Java的支持接口是一致的，但目前还不支持Python，不过Python自身就有语言动态特性优势（例如，你可以使用字段名来访问数据，row.columnName）。对Python的完整支持在未来的版本会增加进来。
三、创建并操作DataFrame

　　Spark应用可以用SparkContext创建DataFrame，所需的数据来源可以是已有的RDD（existing RDD ），或者Hive表，或者其他数据源（data sources.）以下是一个从JSON文件创建并操作DataFrame的小例子：

val sc: SparkContext // 已有的 SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

val df = sqlContext.read.json("examples/src/main/resources/people.json")

// 将DataFrame内容打印到stdout
df.show()
// age  name
// null Michael
// 30   Andy
// 19   Justin

// 打印数据树形结构
df.printSchema()
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)

// select "name" 字段
df.select("name").show()
// name
// Michael
// Andy
// Justin

// 展示所有人，但所有人的 age 都加1
df.select(df("name"), df("age") + 1).show()
// name    (age + 1)
// Michael null
// Andy    31
// Justin  20

// 筛选出年龄大于21的人
df.filter(df("age") > 21).show()
// age name
// 30  Andy

// 计算各个年龄的人数
df.groupBy("age").count().show()
// age  count
// null 1
// 19   1
// 30   1

SQLContext.sql可以执行一个SQL查询，并返回DataFrame结果。

val sqlContext = ... // 已有一个 SQLContext 对象
val df = sqlContext.sql("SELECT * FROM table")

三、spark SQL与RDD互操作

　　Spark SQL有两种方法将RDD转为DataFrame。分别为反射机制和编程方式。
1. 利用反射推导schema。

　　Spark SQL的Scala接口支持自动将包含case class对象的RDD转为DataFrame。对应的case class定义了表的schema。case class的参数名通过反射，映射为表的字段名。case class还可以嵌套一些复杂类型，如Seq和Array。RDD隐式转换成DataFrame后，可以进一步注册成表。随后，你就可以对表中数据使用 SQL语句查询了。

// sc 是已有的 SparkContext 对象
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// 为了支持RDD到DataFrame的隐式转换
import sqlContext.implicits._

// 定义一个case class.
// 注意：Scala 2.10的case class最多支持22个字段，要绕过这一限制，Scala-2.11已经解决这个问题

// 你可以使用自定义class，并实现Product接口。当然，你也可以改用编程方式定义schema

https://stackoverflow.com/questions/20258417/how-to-get-around-the-scala-case-class-limit-of-22-fields

class Demo(val field1: String,    val field2: Int,    // .. and so on ..    val field23: String)extends Product //For Spark it has to be Serializablewith Serializable {    def canEqual(that: Any) = that.isInstanceOf[Demo]    def productArity = 23 // number of columns    def productElement(idx: Int) = idx match {        case 0 => field1        case 1 => field2        // .. and so on ..        case 22 => field23    }}

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

// 创建一个包含Person对象的RDD，并将其注册成table
val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)).toDF()
people.registerTempTable("people")

// sqlContext.sql方法可以直接执行SQL语句
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")

// SQL查询的返回结果是一个DataFrame，且能够支持所有常见的RDD算子
// 查询结果中每行的字段可以按字段索引访问:
teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

// 或者按字段名访问:
teenagers.map(t => "Name: " + t.getAs[String]("name")).collect().foreach(println)

// row.getValuesMap[T] 会一次性返回多列，并以Map[String, T]为返回结果类型
teenagers.map(_.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect().foreach(println)
// 返回结果: Map("name" -> "Justin", "age" -> 19)

2. 编程方式定义Schema。

　　如果不能事先通过case class定义schema（例如，记录的字段结构是保存在一个字符串，或者其他文本数据集中，需要先解析，又或者字段对不同用户有所不同），那么你可能需要按以下三个步骤，以编程方式的创建一个DataFrame：

　　从已有的RDD创建一个包含Row对象的RDD，用StructType创建一个schema，和步骤1中创建的RDD的结构相匹配，把得到的schema应用于包含Row对象的RDD，调用这个方法来实现这一步：SQLContext.createDataFrame
例如：

// sc 是已有的SparkContext对象
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

// 创建一个RDD
val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")

// 数据的schema被编码与一个字符串中
val schemaString = "name age"

// Import Row.
import org.apache.spark.sql.Row;

// Import Spark SQL 各个数据类型
import org.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,StringType};

// 基于前面的字符串生成schema
val schema =
  StructType(
    schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))

// 将RDD[people]的各个记录转换为Rows，即：得到一个包含Row对象的RDD
val rowRDD = people.map(_.split(",")).map(p => Row(p(0), p(1).trim))

// 将schema应用到包含Row对象的RDD上，得到一个DataFrame
val peopleDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)

// 将DataFrame注册为table
peopleDataFrame.registerTempTable("people")

// 执行SQL语句
val results = sqlContext.sql("SELECT name FROM people")

// SQL查询的结果是DataFrame，且能够支持所有常见的RDD算子
// 并且其字段可以以索引访问，也可以用字段名访问
results.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

四、spark SQL与其它数据源的连接与操作

　　Spark SQL支持基于DataFrame操作一系列不同的数据源。DataFrame既可以当成一个普通RDD来操作，也可以将其注册成一个临时表来查询。把 DataFrame注册为table之后，你就可以基于这个table执行SQL语句了。本节将描述加载和保存数据的一些通用方法，包含了不同的 Spark数据源，然后深入介绍一下内建数据源可用选项。
　　在最简单的情况下，所有操作都会以默认类型数据源来加载数据（默认是Parquet，除非修改了spark.sql.sources.default 配置）。

val df = sqlContext.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")
df.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")

　　你也可以手动指定数据源，并设置一些额外的选项参数。数据源可由其全名指定（如，org.apache.spark.sql.parquet），而 对于内建支持的数据源，可以使用简写名（json, parquet, jdbc）。任意类型数据源创建的DataFrame都可以用下面这种语法转成其他类型数据格式。

val df = sqlContext.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")
df.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")

　　Spark SQL还支持直接对文件使用SQL查询，不需要用read方法把文件加载进来。

val df = sqlContext.sql("SELECT * FROM parquet.`examples/src/main/resources/users.parquet`")

1. 连接JSON数据集

　　Spark SQL在加载JSON数据的时候，可以自动推导其schema并返回DataFrame。用SQLContext.read.json读取一个包含String的RDD或者JSON文件，即可实现这一转换。

注意，通常所说的json文件只是包含一些json数据的文件，而不是我们所需要的JSON格式文件。JSON格式文件必须每一行是一个独立、完整的的JSON对象。因此，一个常规的多行json文件经常会加载失败。

// sc是已有的SparkContext对象
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

// 数据集是由路径指定的
// 路径既可以是单个文件，也可以还是存储文本文件的目录
val path = "examples/src/main/resources/people.json"
val people = sqlContext.read.json(path)

// 推导出来的schema，可由printSchema打印出来
people.printSchema()
// root
//  |-- age: integer (nullable = true)
//  |-- name: string (nullable = true)

// 将DataFrame注册为table
people.registerTempTable("people")

// 跑SQL语句吧！
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")

// 另一种方法是，用一个包含JSON字符串的RDD来创建DataFrame
val anotherPeopleRDD = sc.parallelize(
  """{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil)
val anotherPeople = sqlContext.read.json(anotherPeopleRDD)

2. 连接Hive表

　　Spark SQL支持从Apache Hive读 写数据。然而，Hive依赖项太多，所以没有把Hive包含在默认的Spark发布包里。要支持Hive，需要在编译spark的时候增加-Phive和 -Phive-thriftserver标志。这样编译打包的时候将会把Hive也包含进来。注意，hive的jar包也必须出现在所有的worker节 点上，访问Hive数据时候会用到（如：使用hive的序列化和反序列化SerDes时）。
　　Hive配置在conf/目录下hive-site.xml，core-site.xml（安全配置），hdfs-site.xml（HDFS配 置）文件中。请注意，如果在YARN cluster（yarn-cluster mode）模式下执行一个查询的话，lib_mananged/jar/下面的datanucleus 的jar包，和conf/下的hive-site.xml必须在驱动器（driver）和所有执行器（executor）都可用。一种简便的方法是，通过 spark-submit命令的–jars和–file选项来提交这些文件。
　　如果使用Hive，则必须构建一个HiveContext，HiveContext是派生于SQLContext的，添加了在Hive Metastore里查询表的支持，以及对HiveQL的支持。用户没有现有的Hive部署，也可以创建一个HiveContext。如果没有在 hive-site.xml里配置，那么HiveContext将会自动在当前目录下创建一个metastore_db目录，再根据HiveConf设置 创建一个warehouse目录（默认/user/hive/warehourse）。所以请注意，你必须把/user/hive/warehouse的 写权限赋予启动spark应用程序的用户。

// sc是一个已有的SparkContext对象
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")

// 这里用的是HiveQL
sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)

3. 用JDBC连接其他数据库

　　Spark SQL也可以用JDBC访问其他数据库。这一功能应该优先于使用JdbcRDD。因为它返回一个DataFrame，而DataFrame在Spark SQL中操作更简单，且更容易和来自其他数据源的数据进行交互关联。JDBC数据源在java和python中用起来也很简单，不需要用户提供额外的 ClassTag。（注意，这与Spark SQL JDBC server不同，Spark SQL JDBC server允许其他应用执行Spark SQL查询）
　　首先，你需要在spark classpath中包含对应数据库的JDBC driver，下面这行包括了用于访问postgres的数据库driver
SPARK_CLASSPATH=postgresql-9.3-1102-jdbc41.jar bin/spark-shell

val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(
  Map("url" -> "jdbc:postgresql:dbserver",
  "dbtable" -> "schema.tablename")).load()

注意：

    JDBC driver class必须在所有client session或者executor上，对java的原生classloader可见。这是因为Java的DriverManager在打开一个连接之 前，会做安全检查，并忽略所有对原声classloader不可见的driver。最简单的一种方法，就是在所有worker节点上修改 compute_classpath.sh，并包含你所需的driver jar包。
    一些数据库，如H2，会把所有的名字转大写。对于这些数据库，在Spark SQL中必须也使用大写。