我们一般处理的数据都是结构化的数据，结构化的数据最好使用SQL来解决。
sparkCore就是对RDD的操作
sparkSql就是对dataframe的操作
SQL语句
DSL算子
获取dataframe的方式
1、直接通过文件
2、通过Rdd获取
3、使用spark.createDataFrame
data = [("Tom", 20), ("Jerry", 18)]
columns = ["name", "age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)当为一元组时
data = [(471,)]
columns = ["userId"]
userDf = spark.createDataFrame(data, columns)wordcount案例
hadoop spark
hive hadoop spark spark
hue hbase hbase hue hue
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hadoop sparksparkSql写法
import osfrom pyspark.sql import SparkSessionif __name__ == '__main__':# 配置环境os.environ['JAVA_HOME'] = 'E:/java-configuration/jdk-8'# 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径os.environ['HADOOP_HOME'] = 'E:/applications/bigdata_config/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1'# 配置base环境Python解析器的路径os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe' # 配置base环境Python解析器的路径os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'# 创建一个sparkSession对象spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一个sparksql案例").config("spark.sql.shuffle.partitions",2).getOrCreate()# 将一个文件变成dataFrame，然后创建一个临时表df = spark.read.text("../../data/wordcount/input/data.txt")df.createOrReplaceTempView("wordcount")# 开始写sparkSqlspark.sql("""with t1 as ( select trim(word) word,1 i from wordcount lateral view explode(split(value," ")) words as word )select word,sum(i) sumCount from t1 where word != "" group by word""").show()#show 的使用： 第一个参数是展示的条数 默认为20行# 第二个参数truncate 默认为True ,表示若显示的数据过长就会折叠起来spark.stop()DSL操作的写法
类似于RDD的编程方式：调用算子函数来实现处理
流程：直接调用DataFrame的DSL函数进行处理原生DSL函数【将SQL语法变成了函数】：select、where、groupBy、orderBy、limit、count、agg
import osfrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as Fif __name__ == '__main__':# 配置环境os.environ['JAVA_HOME'] = 'E:/java-configuration/jdk-8'# 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径os.environ['HADOOP_HOME'] = 'E:/applications/bigdata_config/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1'# 配置base环境Python解析器的路径os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe' # 配置base环境Python解析器的路径os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'# 创建一个sparkSession对象spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("第一个sparksql案例").config("spark.sql.shuffle.partitions",2).getOrCreate()# 将一个文件变成dataFrame，然后创建一个临时表df = spark.read.text("../../data/wordcount/input/data.txt")df.createOrReplaceTempView("wordcount")# 打印表结构df.printSchema()# DSL操作 df.select(F.explode(F.split("value", " ")).alias("word")) \.where("trim(word) !=''").groupby("word").count().orderBy("count", ascending=False).show()spark.stop()