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Spark SQL编程初级实践

一、实验目的

（1）通过实验掌握Spark SQL的基本编程方法；

（2）熟悉RDD到DataFrame的转化方法；

（3）熟悉利用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。

二、实验平台

操作系统：Ubuntu20.04

Spark版本：3.4.0

Python版本：3.8.3

数据库：MySQL

三、实验内容和****过程

1．Spark SQL基本操作

将下列JSON格式数据复制到Ubuntu系统中，并保存命名为employee.json。

{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }

{ "id":2, "name":"Bob","age":29 }

{ "id":3 , "name":"Jack","age":29 }

{ "id":4 , "name":"Jim","age":28 }

{ "id":4 , "name":"Jim","age":28 }

{ "id":5 , "name":"Damon" }

{ "id":5 , "name":"Damon" }

为employee.json创建DataFrame，并写出Python语句完成下列操作：

  1. 查询所有数据；
  2. 查询所有数据，并去除重复的数据；
  3. 查询所有数据，打印时去除id字段；
  4. 筛选出age>30的记录；
  5. 将数据按age分组；
  6. 将数据按name升序排列；
  7. 取出前3行数据；
  8. 查询所有记录的name列，并为其取别名为username；
  9. 查询年龄age的平均值；
  10. 查询年龄age的最小值。

实验步骤：

首先在目录/usr/local/spark/mycode/sparksql下，用命令“gedit employee.json”创建文件，并把数据复制进去。然后调用 Builder 对象的 getOrCreate() 方法，创建一个 SparkSession 实例，最后创建DataFrame。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/employee.json")

基于上面的数据，用Python语句完成下列操作：

（1）查询所有数据

df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/employee.json")

运行结果：

1724eaffe8104ebb8182fe5e2411a2b6.png

（2）查询所有数据，并去除重复的数据

df.distinct().show()

运行结果：

e0b9cb141fda4c2cafa8737a16ad3546.png

（3）查询所有数据，打印时去除id字段

df.drop("id").show()

运行结果：

d7bc3c5c92da46afb9a1216c376be42d.png

（4）筛选age>30的记录

df.filter(df.age > 30 ).show()

运行结果：

30421dda73ac4fa4a0cc01e778c17ad4.png

（5）将数据按“name”分组

df.groupBy("name").count().show()

运行结果：

ea5a6883e38647a4a81577c0a78af3b0.png

（6）将数据按name升序排列

df.sort(df.name.asc()).show()

运行结果：

f47107449abe4c0a9bfbe661397dadfe.png

（7）取出前3行数据

df.take(3) 或python> df.head(3)

运行结果：

9fce5b8c6e304423bbb9c73084297be3.png

（8）查询所有记录的name列，并为其取别名为username

df.select(df.name.alias("username")).show()

运行结果：

b2a58104f0164bc3ab2a5bc500cca7a8.png

（9）查询年龄age的平均值

df.agg({"age": "mean"}).show()

运行结果：

253d0ecaa05b43e586cf9e7f858cb50e.png

（10）查询年龄age的最大值

df.agg({"age": "max"}).show()

运行结果：

807acef5d0a24c9e964f1f9a6528d06c.png

2．编程实现将RDD转换为DataFrame

源文件内容如下（包含id,name,age）：

1,Ella,36

2,Bob,29

3,Jack,29

   先将数据复制保存到Ubuntu系统中，命名为employee.txt，实现从RDD转换得到DataFrame，并按“id:1,name:Ella,age:36”的格式打印出DataFrame的所有数据。请写出程序代码。

实验过程：

    假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/rddtodf，在当前目录下新建一个目录mkdir -p src/main/python，然后在目录/usr/local/spark/mycode/rddtodf/src/main/python下新建一个rddtodf.py，复制下面代码；（下列两种方式任选其一）

方法一：利用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema，适用对已知数据结构的RDD转换；

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark import SparkContext

from pyspark.sql.types import Row

if name == "main":

# 创建 SparkSession 实例

spark = SparkSession.builder.appName("Simple App").getOrCreate()

sc = spark.sparkContext  # 获取当前 SparkSession 的 SparkContext



# 读取文件

peopleRDD = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/employee.txt")

# 将每一行转换为 Row 对象

rowRDD = peopleRDD.map(lambda line: line.split(",")).map(lambda attributes: Row(int(attributes[0]), attributes[1], int(attributes[2])))

# 将 RDD 转换为 DataFrame

df = rowRDD.toDF()

# 创建临时视图

df.createOrReplaceTempView("employee")

# 执行 SQL 查询

personsDF = spark.sql("select * from employee")

# 打印结果

personsDF.rdd.map(lambda t: "id:{}, Name:{}, age:{}".format(t[0], t[1], t[2])).foreach(print)

利用命令运行程序

python3 ./ rddtodf.py

运行结果：

79992574c0be4699ae9aa8a77e0f8ddc.png

方法二：使用编程接口，构造一个schema并将其应用在已知的RDD上。

from pyspark.sql.types import Row

from pyspark.sql.types import StructType

from pyspark.sql.types import StructField

from pyspark.sql.types import StringType

from pyspark.conf import SparkConf

from pyspark.sql.session import SparkSession

from pyspark import SparkContext

if name == "main":

conf = SparkConf().setAppName("Simple App").setMaster("local")

sc = SparkContext(conf=conf)

spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()  # 创建 SparkSession 实例



peopleRDD = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/employee.txt")

schemaString = "id name age"

fields = [StructField(field, StringType(), True) for field in schemaString.split()]

schema = StructType(fields)

rowRDD = peopleRDD.map(lambda line: line.split(",")).map(lambda attributes: Row(id=attributes[0], name=attributes[1], age=int(attributes[2])))

employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)

employeeDF.createOrReplaceTempView("employee")

results = spark.sql("SELECT * FROM employee")

results.rdd.map(lambda t: "id:{}, Name:{}, age:{}".format(t.id, t.name, t.age)).foreach(print)

利用命令运行程序

python3 ./ rddtodf2.py

运行结果：

280484b403a24354aad4de475b2c36e6.png

*3. 编程实现利用DataFrame读写MySQL*的数据

（1）在MySQL数据库中新建数据库sparktest，再创建表employee，包含如表5-2所示的两行数据。

表5-2 employee表原有数据

id

name

gender

Age

1

Alice

F

22

2

John

M

25

（2）配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现利用DataFrame插入如表5-3所示的两行数据到MySQL中，最后打印出age的最大值和age的总和。

表5-3 employee表新增数据

id

name

gender

age

3

Mary

F

26

4

Tom

M

23

实验过程：

（1）首先启动MySQL数据库

sudo service mysql start # 输入虚拟机密码

mysql -u root -p #输入MySQL密码

在MySQL Shell环境中，新建数据库sparktest，再建表employee，并插入数据

create database sparktest;

use sparktest;

create table employee (id int(4), name char(20), gender char(4), age int(4));

insert into employee values(1,'Alice','F',22);

insert into employee values(2,'John','M',25);

（2）在目录为/usr/local/spark/mycode/testmysql下，新建一个目录mkdir -p src/main/python，然后在目录/usr/local/spark/mycode/testmysql/src/main/python下新建一个testmysql.py，复制下面代码：

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.sql.types import Row

from pyspark.sql.types import StructType

from pyspark.sql.types import StructField

from pyspark.sql.types import StringType

from pyspark.sql.types import IntegerType

if name == "main":

spark = SparkSession.builder \

    .appName("MySQL JDBC Example") \

    .config("spark.driver.extraClassPath", "/usr/local/spark/jars/mysql-connector-j-8.0.33.jar") \      #自己JDBC的路径，自行修改

    .getOrCreate()



jdbcDF = spark.read.format("jdbc") \

    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest") \

    .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") \

    .option("dbtable", "employee") \

    .option("user", "root") \

    .option("password", "自己MySQL密码") \

    .load()



jdbcDF.filter(jdbcDF.age > 20).collect()  # 检测是否连接成功



studentRDD = spark.sparkContext.parallelize(["3 Mary F 26", "4 Tom M 23"]).map(lambda line: line.split(" "))

schema = StructType([

    StructField("id", IntegerType(), True),

    StructField("name", StringType(), True),

    StructField("gender", StringType(), True),

    StructField("age", IntegerType(), True)

])

rowRDD = studentRDD.map(lambda p: Row(int(p[0]), p[1].strip(), p[2].strip(), int(p[3])))

employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)



prop = {

    'user': 'root',

    'password': '自己MySQL密码',

    'driver': "com.mysql.cj.jdbc.Driver"

}



employeeDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest", 'employee', 'append', prop)



jdbcDF.collect()

jdbcDF.agg({"age": "max"}).show()

jdbcDF.agg({"age": "sum"}).show()

注意：这里要下载MySQL的JDBC数据库驱动程序，确保虚拟机中有这个，才能运行，需要将代码中的SQL用户配置改成自己的，JDBC也要改成自己的路径

执行命令：

python3 testmysql.py

运行结果：

1cfef78e3ef545bc850df761d52bf78f.png

标签： spark sql 大数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_62974479/article/details/137685868
版权归原作者 小蟹dal 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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