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每日一句正能量
第4章 Spark SQL结构化数据文件处理
章节概要
- 4.4 RDD转换DataFrame
- - 4.4.1 反射机制推断Schema
  - 4.4.2 编程方式定义Schema

每日一句正能量

一个人若想拥有聪明才智，便需要不断地学习积累。

第4章 Spark SQL结构化数据文件处理

章节概要

在很多情况下，开发工程师并不了解Scala语言，也不了解Spark常用API，但又非常想要使用Spark框架提供的强大的数据分析能力。Spark的开发工程师们考虑到了这个问题，利用SQL语言的语法简洁、学习门槛低以及在编程语言普及程度和流行程度高等诸多优势，从而开发了Spark SQL模块，通过Spark SQL，开发人员能够通过使用SQL语句，实现对结构化数据的处理。本章将针对Spark SQL的基本原理、使用方式进行详细讲解。

4.4 RDD转换DataFrame

Spark官方提供了两种方法实现从RDD转换得到DataFrame。
第一种方法是利用反射机制来推断包含特定类型对象的Schema，这种方式适用于对已知数据结构的RDD转换
第二种方法通过编程接口构造一个Schema，并将其应用在已知的RDD数据中。

4.4.1 反射机制推断Schema

Windows系统开发Scala代码，可使用本地环境测试（需要先准备本地数据文件）。我们可以很容易的分析出当前数据文件中字段的信息，但计算机无法直观感受字段的实际含义，因此需要通过反射机制来推断包含特定类型对象的Schema信息，实现将RDD转换成DataFrame。

在Windows系统下开发Scala代码，可以使用本地环境测试，因此我们首先需要在本地磁盘准备文本数据文件，这里将HDFS中的/spark/person.txt文件下载到本地D:/spark/person.txt路径下。我们需要通过反射机制来推断包含特定类型对象的Schema信息。
接下来我们打开IDEA开发工具，创建名为"“spark_chapter04""的Maven工程，讲解实现反射机制推断Schema的开发流程。

具体步骤
1.创建Maven工程。
打开IDEA开发工具，创建名为“spark_chapter04”的Maven工程。
2.添加依赖。在pom.xml文件中添加Spark SQL依赖。，代码片段如下所示。

<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>2.3.2</version>
</dependency>

3.定义case class样例类、字段和属性，样例类的参数名会被利用反射机制作为列名。通过sc对象读取文件生成一个RDD，将RDD 与样例类匹配，调用toDF()方法将RDD转换为DataFrame。代码如下所示

package cn.itcast.sqlimport org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}case class Person(id:Int,name:String,age:Int)
object CaseClassSchema {def main(args: Array[String]): Unit = {//1.构建SparkSessionval spark : SparkSession = SparkSession.builder().appName("CaseClassSchema").master("local[2]").getOrCreate();//2.获取SparkContextval sc : SparkContext =spark.sparkContext;//设置日志打印级别sc.setLogLevel("WARN")//3.读取文件val data: RDD[Array[String]] =sc.textFile("D://spark//person.txt").map(x=>x.split(" "));//4.将RDD与样例类关联val personRdd: RDD[Person] = data.map(x=>Person(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))//5.获取DF//手动导入隐式转换import spark.implicits._val personDF: DataFrame = personRdd.toDF//------------DSL语法操作开始-------------//1、显示DataFrame的数据，默认显示20行personDF.show()//2、显示DataFrame的schema信息personDF.printSchema()//3、显示DataFrame记录数println(personDF.count())//4、显示DataFrame的所有字段personDF.columns.foreach(println)//5、取出DataFrame的第一行记录println(personDF.head())//6、显示DataFrame中name字段的所有值personDF.select("name").show()//7、过滤出DataFrame中年龄大于30的记录personDF.filter($"age" > 30).show()//8、统计DataFrame中年龄大于30的人数println(personDF.filter($"age">30).count())//9、统计DataFrame中按照年龄进行分组，求每个组的人数personDF.groupBy("age").count().show()//-----------DSL语法操作结束-------------//-----------SQL操作风格开始-------------//将DataFrame注册成表personDF.createOrReplaceTempView("t_person")//传入sql语句，进行操作spark.sql("select * from t_person").show()spark.sql("select * from t_person where name='zhangsan'").show()spark.sql("select * from t_person order by age desc").show()//-----------SQL操作风格结束-------------//关闭操作sc.stop()spark.stop()}
}

运行结果如下图所示
在这里插入图片描述

4.4.2 编程方式定义Schema

当Case类不能提前定义的时候，就需要采用编程方式定义Schema信息，实现RDD转换DataFrame的功能主要包含3个步骤，具体如下：
1.创建一个Row对象结构的RDD;
2.基于StructType类型创建Schema;
3.通过SparkSession提供的createDataFrame()方法来拼接Schema。

根据上述步骤，创建SparkSqISchema.scala文件，使用编程方式定义Schema信息的具体代码如下所示。

package cn.itcast.sql
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
object SparkSqlSchema {def main(args: Array[String]): Unit = {//1.创建SparkSessionval spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSqlSchema").master("local[2]").getOrCreate()//2.获取sparkContext对象val sc: SparkContext = spark.sparkContext//设置日志打印级别sc.setLogLevel("WARN")//3.加载数据val dataRDD: RDD[String] = sc.textFile("D://spark//person.txt")//4.切分每一行val dataArrayRDD: RDD[Array[String]] = dataRDD.map(_.split(" "))//5.加载数据到Row对象中val personRDD: RDD[Row] = dataArrayRDD.map(x=>Row(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))//6.创建Schemaval schema:StructType= StructType(Seq(StructField("id", IntegerType, false),StructField("name", StringType, false),StructField("age", IntegerType, false)))//7.利用personRDD与Schema创建DataFrameval personDF: DataFrame = spark.createDataFrame(personRDD,schema)//8.DSL操作显示DataFrame的数据结果personDF.show()//9.将DataFrame注册成表personDF.createOrReplaceTempView("t_person")//10.sql语句操作spark.sql("select * from t_person").show()//11.关闭资源sc.stop()spark.stop()}
}

转载自：https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/136033354
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