Spark SQL

第1章 Spark SQL概述

1.1 什么是Spark SQL

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Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。

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1.2 Hive and SparkSQL

SparkSQL 的前身是 Shark，给熟悉 RDBMS 但又不理解 MapReduce 的技术人员提供快速上手的工具。
Hive 是早期唯一运行在 Hadoop 上的 SQL-on-Hadoop 工具。但是 MapReduce 计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的 I/O，降低的运行效率，为了提高 SQL-on-Hadoop的效率，大量的 SQL-on-Hadoop 工具开始产生，其中表现较为突出的是：
⚫ Drill
⚫ Impala
⚫ Shark
其中 Shark 是伯克利实验室 Spark 生态环境的组件之一，是基于 Hive 所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在 Spark 引擎上。

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Shark 的出现，使得 SQL-on-Hadoop 的性能比 Hive 有了 10-100 倍的提高。

但是，随着 Spark 的发展，对于野心勃勃的 Spark 团队来说，Shark 对于 Hive 的太多依赖（如采用 Hive 的语法解析器、查询优化器等等），制约了 Spark 的 One Stack Rule Them All的既定方针，制约了 Spark 各个组件的相互集成，所以提出了 SparkSQL 项目。SparkSQL抛弃原有 Shark 的代码，汲取了 Shark 的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便，真可谓“退一步，海阔天空”。
➢ 数据兼容方面 SparkSQL 不但兼容 Hive，还可以从 RDD、parquet 文件、JSON 文件中获取数据，未来版本甚至支持获取 RDBMS 数据以及 cassandra 等 NOSQL 数据；
➢ 性能优化方面除了采取 In-Memory Columnar Storage、byte-code generation 等优化技术外、将会引进 Cost Model 对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；
➢ 组件扩展方面无论是 SQL 的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展。

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2014 年 6 月 1 日 Shark 项目和 SparkSQL 项目的主持人 Reynold Xin 宣布：停止对 Shark 的开发，团队将所有资源放 SparkSQL 项目上，至此，Shark 的发展画上了句话，但也因此发展出两个支线：SparkSQL 和 Hive on Spark。

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其中 SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展，而不再受限于 Hive，只是兼容 Hive；而Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划，该计划将 Spark 作为 Hive 的底层引擎之一，也就是说，Hive 将不再受限于一个引擎，可以采用 Map-Reduce、Tez、Spark 等引擎。
对于开发人员来讲，SparkSQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 SparkSQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了 2 个编程抽象，类似 Spark Core 中的 RDD
➢ DataFrame
➢ DataSet
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1.3 SparkSQL 特点

1.3.1 易整合

无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程
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1.3.2 统一的数据访问

使用相同的方式连接不同的数据源
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1.3.3 兼容 Hive

在已有的仓库上直接运行 SQL 或者 HiveSQL
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1.3.4 标准数据连接

通过 JDBC 或者 ODBC 来连接
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1.4 DataFrame 是什么

在 Spark 中，DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，前者带有 schema 元信息，即 DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观 RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core 只能在 stage 层面进行简单、通用的流水线优化。
同时，与 Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好，门槛更低。
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上图直观地体现了 DataFrame 和 RDD 的区别。
左侧的 RDD[Person]虽然以 Person 为类型参数，但 Spark 框架本身不了解 Person 类的内部结构。而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。
DataFrame 是为数据提供了 Schema 的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待
DataFrame 也是懒执行的，但性能上比 RDD 要高，主要原因：优化的执行计划，即查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。比如下面一个例子:

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为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们 join 之后又做了一次 filter 操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为 join 是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将 filter 下推到 join 下方，先对 DataFrame 进行过滤，再 join 过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而 Spark SQL 的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。

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1.5 DataSet 是什么

DataSet 是分布式数据集合。DataSet 是 Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是 DataFrame的一个扩展。它提供了 RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及 Spark SQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作 map，flatMap，filter等等）。
➢ DataSet 是 DataFrame API 的一个扩展，是 SparkSQL 最新的数据抽象
➢ 用户友好的 API 风格，既具有类型安全检查也具有 DataFrame 的查询优化特性；
➢ 用样例类来对 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet 中的字段名称；
➢ DataSet 是强类型的。比如可以有 DataSet[Car]，DataSet[Person]。
➢ DataFrame 是 DataSet 的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过 as 方法将DataFrame 转换为 DataSet。Row 是一个类型，跟 Car、Person 这些的类型一样，所有的表结构信息都用 Row 来表示。获取数据时需要指定顺序

第2章 SparkSQL 核心编程

2.1 新的起点

Spark Core 中，如果想要执行应用程序，需要首先构建上下文环境对象 SparkContext，Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装，不仅仅在模型上进行了封装，上下文环境对象也进行了封装。
在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫 SQLContext，用于 Spark自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接 Hive 的查询。
SparkSession 是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是 SQLContext 和 HiveContext的组合，所以在 SQLContex 和 HiveContext 上可用的 API 在 SparkSession 上同样是可以使用的。SparkSession 内部封装了 SparkContext，所以计算实际上是由 sparkContext 完成的。当我们使用 spark-shell 的时候, spark 框架会自动的创建一个名称叫做 spark 的 SparkSession 对象, 就像我们以前可以自动获取到一个 sc 来表示 SparkContext 对象一样

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2.2 DataFrame

Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式。DataFrame API 既有 transformation 操作也有 action 操作。

2.2.1 创建 DataFrame

在 Spark SQL 中 SparkSession 是创建 DataFrame 和执行 SQL 的入口，创建 DataFrame
有三种方式：通过 Spark 的数据源进行创建；从一个存在的 RDD 进行转换；还可以从 Hive
Table 进行查询返回。

从 Spark 数据源进行创建 ➢ 查看 Spark 支持创建文件的数据源格式(使用tab键查看)

scala> spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema 
table text textFile

➢ 在 spark 的 bin/data 目录中创建 user.json 文件

{"username":"zhangsan","age":20}

➢ 读取 json 文件创建 DataFrame

scala>val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame =[age: bigint， username: string]

注意：如果从内存中获取数据，spark 可以知道数据类型具体是什么。如果是数字，默认作为 Int 处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用 bigint 接收，可以和Long 类型转换，但是和 Int 不能进行转换
➢ 展示结果

scala> df.show
+---+--------+|age|username|+---+--------+|20|zhangsan|+---+--------+

从 RDD 进行转换在后续章节中讨论
从 Hive Table 进行查询返回在后续章节中讨论

2.2.2 SQL 语法

SQL 语法风格是指我们查询数据的时候使用 SQL 语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助

读取 JSON 文件创建 DataFrame

scala>val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame =[age: bigint， username: string]

对 DataFrame 创建一个临时表

scala> df.createOrReplaceTempView("people")

通过 SQL 语句实现查询全表

scala>val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame =[age: bigint， name: string]

结果展示

scala> sqlDF.show
+---+--------+|age|username|+---+--------+|20|zhangsan||30| lisi||40| wangwu|+---+--------+

注意：普通临时表是 Session 范围内的，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表。使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people
5) 对于 DataFrame 创建一个全局表

scala> df.createGlobalTempView("people")

通过 SQL 语句实现查询全表

scala> spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()+---+--------+|age|username|+---+--------+|20|zhangsan||30| lisi||40| wangwu|+---+--------+
scala> spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()+---+--------+|age|username|+---+--------+|20|zhangsan||30| lisi||40| wangwu|+---+--------+

2.2.3 DSL 语法

DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL，使用DSL 语法风格不必去创建临时视图了

创建一个 DataFrame

scala>val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame =[age: bigint， name: string]

查看 DataFrame 的 Schema 信息

scala> df.printSchema
root
|-- age:Long(nullable =true)|-- username: string (nullable =true)

只查看"username"列数据，

scala> df.select("username").show()+--------+|username|+--------+|zhangsan|| lisi|| wangwu|+--------+

查看"username"列数据以及"age+1"数据注意:涉及到运算的时候, 每列都必须使用$, 或者采用引号表达式：单引号+字段名

scala> df.select($"username",$"age"+1).show
scala> df.select('username, 'age +1).show()
scala> df.select('username, 'age +1 as "newage").show()+--------+---------+|username|(age +1)|+--------+---------+|zhangsan|21|| lisi|31|| wangwu|41|+--------+---------+

查看"age"大于"30"的数据

scala> df.filter($"age">30).show
+---+---------+|age| username|+---+---------+|40| wangwu|+---+---------+

按照"age"分组，查看数据条数

scala> df.groupBy("age").count.show
+---+-----+|age|count|+---+-----+|20|1||30|1||40|1|+---+-----+

2.2.4 RDD 转换为 DataFrame

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DataFrame有数据结构（列），RDD有数据（行），DataFrame将RDD封装在一起就可以当作二维的表格

在 IDEA 中开发程序时，如果需要 RDD 与 DF 或者 DS 之间互相操作，那么需要引入import spark.implicits._
这里的 spark 不是 Scala 中的包名，而是创建的 sparkSession 对象的变量名称，所以必须先创建 SparkSession 对象再导入。这里的 spark 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持val 修饰的对象的引入。
spark-shell 中无需导入，自动完成此操作。

scala>val idRDD = sc.textFile("data/id.txt")
scala> idRDD.toDF("id").show
+---+| id|+---+|1||2||3||4|+---+

实际开发中，一般通过样例类将 RDD 转换为 DataFrame

scala>caseclass User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",40))).map(t=>User(t._1, 
t._2)).toDF.show
+--------+---+| name|age|+--------+---+|zhangsan|30|| lisi|40|+--------+---+

2.2.5 DataFrame 转换为 RDD

DataFrame 其实就是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD

scala>val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",40))).map(t=>User(t._1, 
t._2)).toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame =[name: string, age: int]
scala>val rdd = df.rdd
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]= MapPartitionsRDD[46] 
at rdd at <console>:25
scala>val array = rdd.collect
array: Array[org.apache.spark.sql.Row]= Array([zhangsan,30],[lisi,40])

注意：此时得到的 RDD 存储类型为 Row

scala> array(0)
res28: org.apache.spark.sql.Row =[zhangsan,30]
scala> array(0)(0)
res29:Any= zhangsan
scala> array(0).getAs[String]("name")
res30:String= zhangsan

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rdd和DataFrame之间的相互转换

2.3 DataSet

DataSet 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。

2.3.1 创建 DataSet

1）使用样例类序列创建 DataSet

scala>caseclass Person(name:String, age:Long)
defined class Person
scala>val caseClassDS = Seq(Person("zhangsan",2)).toDS()
caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person]=[name: string, age:Long]
scala> caseClassDS.show
+---------+---+| name|age|+---------+---+| zhangsan|2|+---------+---+2）

使用基本类型的序列创建 DataSet

scala>val ds = Seq(1,2,3,4,5).toDS
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Int]=[value: int]
scala> ds.show
+-----+|value|+-----+|1||2||3||4||5|+-----+

注意：在实际使用的时候，很少用到把序列转换成DataSet，更多的是通过RDD来得到DataSet

2.3.2 RDD 转换为 DataSet

SparkSQL 能够自动将包含有 case 类的 RDD 转换成 DataSet，case 类定义了 table 的结构，case 类属性通过反射变成了表的列名。Case 类可以包含诸如 Seq 或者 Array 等复杂的结构。

scala>caseclass User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",49))).map(t=>User(t._1, 
t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User]=[name: string, age: int]

2.3.3 DataSet 转换为 RDD

DataSet 其实也是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD

scala>caseclass User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",49))).map(t=>User(t._1, 
t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User]=[name: string, age: int]
scala>val rdd = res11.rdd
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[User]= MapPartitionsRDD[51] at rdd at 
<console>:25
scala> rdd.collect
res12: Array[User]= Array(User(zhangsan,30), User(lisi,49))

2.4 DataFrame 和 DataSet 转换

DataFrame 其实是 DataSet 的特例，所以它们之间是可以互相转换的。
➢ DataFrame 转换为 DataSet

scala>caseclass User(name:String, age:Int)
defined class User
scala>val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",49))).toDF("name","age")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame =[name: string, age: int]
scala>val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User]=[name: string, age: int]

➢ DataSet 转换为 DataFrame

scala>val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User]=[name: string, age: int]
scala>val df = ds.toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame =[name: string, age: int]

2.5 RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系

在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：
➢ Spark1.0 => RDD
➢ Spark1.3 => DataFrame
➢ Spark1.6 => Dataset
如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的 Spark 版本中，DataSet 有可能会逐步取代 RDD和 DataFrame 成为唯一的 API 接口。

2.5.1 三者的共性

➢ RDD、DataFrame、DataSet 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利; ➢ 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到Action 如 foreach 时，三者才会开始遍历运算; ➢ 三者有许多共同的函数，如 filter，排序等; ➢ 在对 DataFrame 和 Dataset 进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._（在创建好 SparkSession 对象后尽量直接导入）
➢ 三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出
➢ 三者都有 partition 的概念
➢ DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型

2.5.2 三者的区别

RDD ➢ RDD 一般和 spark mllib 同时使用 ➢ RDD 不支持 sparksql 操作
DataFrame ➢ 与 RDD 和 Dataset 不同，DataFrame 每一行的类型固定为 Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值 ➢ DataFrame 与 DataSet 一般不与 spark mllib 同时使用 ➢ DataFrame 与 DataSet 均支持 SparkSQL 的操作，比如 select，groupby 之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作 ➢ DataFrame 与 DataSet 支持一些特别方便的保存方式，比如保存成 csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然(后面专门讲解)
DataSet ➢ Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。 DataFrame 其实就是 DataSet 的一个特例 type DataFrame = Dataset[Row] ➢ DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而 Dataset 中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息

2.5.3 三者的互相转换

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2.6 IDEA 开发 SparkSQL

实际开发中，都是使用 IDEA 进行开发的。 2.6.1 添加依赖

<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.12</artifactId><version>3.0.0</version></dependency>

2.6.2 代码实现

packagecom.chenyunde.bigdata.spark.sqlimportorg.apache.spark.SparkConf
importorg.apache.spark.rdd.RDD
importorg.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}object Spark01_SparkSQL_Basic {def main(args: Array[String]):Unit={// TODO 创建SparkSQL的运行环境//创建上下文环境配置对象val sparkConf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")//创建 SparkSession 对象val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()// TODO 执行逻辑操作// DataFrame// 读取 json 文件 创建 DataFrame {"username": "zhangsan","age": 20},{"username": "lisi","age": 30},{"username": "wangwu","age": 40}// val df: DataFrame = spark.read.json("datas/user.json")// df.show()// DataFrame => SQL// df.createOrReplaceTempView("user")// spark.sql("select * from user").show// spark.sql("select age from user").show// spark.sql("select avg(age) from user").show// DataFrame => DSL// 在使用DataFrame时，如果涉及到转换操作，转换需要引入隐式转换规则，否则无法转换// 注意：spark 不是包名，是上下文环境对象名，说的简单点是把对象中的内容直接拿了过来importspark.implicits._
    // df.select("age","username").show// df.select($"age"+1).show// df.select('age+1).show// DataSet// DataFrame其实是特定泛型的DataSet 源码：type DataFrame = Dataset[Row]// val seq = Seq(1,2,3,4)//val ds: Dataset[Int] = seq.toDS()//ds.show()// RDD <=> DataFrameval rdd = spark.sparkContext.makeRDD(List((1,"zhangsan",30),(2,"lisi",40)))val df: DataFrame = rdd.toDF("id","name","age")val rowRDD: RDD[Row]= df.rdd

    // DataFrame <=> DataSetval ds = df.as[User]val DataFrame = ds.toDF()// RDD <=> DataSetval ds1: Dataset[User]= rdd.map {case(id, name, age)=>{
        User(id, name, age)}}.toDS()val userRDD: RDD[User]= ds1.rdd

    // TODO 关闭环境
    spark.close()}caseclass User(id:Int, name:String, age:Int)}

SparkSession源码说明

在这里插入图片描述
如果我们这里要new一个SparkSession类，它这里会爆红显示No constructor accessible from here（没有构造器在这里可以被访问）我们进入SparkSession看看

因为我们new SparkSession并不在这个包内，所以我们不能使用它的主构造方法和辅助构造方法，所以这里不能new，我们在scala中学过除了new之外还可以使用伴生对象的apply方法，它也能构建对象。打开Structure找到SparkSession的伴生对象
在这里插入图片描述
在伴生对象内没有发现apply方法，找到一个builder方法，它new 了一个
Builder（构建器）可以构建对象，所以在SparkSession中我们可以调用builder方法构建对象

用builder中的getOrCreate()方法可以获取或者创建环境

用builder中的config()可以传入spark的环境对象

2.7 用户自定义函数

用户可以通过 spark.udf 功能添加自定义函数，实现自定义功能。

2.7.1 UDF代码实现

实现在每个人名字前加个“Name：”的功能：

packagecom.chenyunde.bigdata.spark.sqlimportorg.apache.spark.SparkConf
importorg.apache.spark.sql.SparkSession

object Spark02_SparkSQL_UDF {def main(args: Array[String]):Unit={// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()importspark.implicits._

    val df = spark.read.json("datas/user.json")
    df.createOrReplaceTempView("user")

    spark.udf.register("prefixName",(name:String)=>{"Name:"+name
    })

    spark.sql("select age,prefixName(username) from user").show()// TODO 关闭环境
    spark.close()}}

输出结果：
在这里插入图片描述

2.7.2 UDAF

强类型的 Dataset 和弱类型的 DataFrame 都提供了相关的聚合函数，如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。通过继承 UserDefinedAggregateFunction 来实现用户自定义弱类型聚合函数。从 Spark3.0 版本后，UserDefinedAggregateFunction 已经不推荐使用了。可以统一采用强类型聚合函数Aggregator
需求：计算平均年龄
一个需求可以采用很多种不同的方法实现需求

在这里插入图片描述

实现方式 - RDD

val conf: SparkConf =new SparkConf().setAppName("app").setMaster("local[*]")val sc: SparkContext =new SparkContext(conf)val res:(Int,Int)= sc.makeRDD(List(("zhangsan",20),("lisi",30),("wangw",40))).map {case(name, age)=>{(age,1)}}.reduce {(t1, t2)=>{(t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)}}
println(res._1/res._2)// 关闭连接
sc.stop()

实现方式 - 累加器

class MyAC extends AccumulatorV2[Int,Int]{var sum:Int=0var count:Int=0overridedef isZero:Boolean={return sum ==0&& count ==0}overridedef copy(): AccumulatorV2[Int,Int]={val newMyAc =new MyAC
newMyAc.sum =this.sum
newMyAc.count =this.count
newMyAc
}overridedef reset():Unit={
sum =0
count =0}overridedef add(v:Int):Unit={
sum += v
count +=1}overridedef merge(other: AccumulatorV2[Int,Int]):Unit={
other match{case o:MyAC=>{
sum += o.sum
count += o.count
}case _=>}}overridedef value:Int= sum/count
}

实现方式 - UDAF - 弱类型

packagecom.chenyunde.bigdata.spark.sqlimportorg.apache.spark.SparkConf
importorg.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}importorg.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}importorg.apache.spark.sql.types.{DataType, LongType, StructField, StructType}object Spark03_SparkSQL_UDAF {def main(args: Array[String]):Unit={// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()val df = spark.read.json("datas/user.json")
    df.createOrReplaceTempView("user")

    spark.udf.register("ageAvg",new MyAvgUDAF())

    spark.sql("select ageAvg(age) from user").show()// TODO 关闭环境
    spark.close()}/**
   * 自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
   * 1.继承UserDefinedAggregateFunction
   * 2.重写它需要重写的方法(8)
   */class MyAvgUDAF extends UserDefinedAggregateFunction{// 输入的数据结构，需要返回一个StructType类型 ：In// 样例类会自动生成伴生对象，直接调用构造器overridedef inputSchema: StructType ={
        StructType(
          Array(
            StructField("age",LongType)))}// 缓冲区数据的结构overridedef bufferSchema: StructType ={
      StructType(
        Array(
          StructField("total",LongType),
          StructField("count",LongType)))}// 函数计算结果的数据类型：Outoverridedef dataType: DataType = LongType

    // 函数的稳定性overridedef deterministic:Boolean=true// 缓冲区初始化overridedef initialize(buffer: MutableAggregationBuffer):Unit={
      buffer.update(0,0L)
      buffer.update(1,0L)}// 根据输入的值更新缓冲区数据overridedef update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row):Unit={
      buffer.update(0,buffer.getLong(0)+input.getLong(0))
      buffer.update(1,buffer.getLong(1)+1)}// 缓冲区数据合并overridedef merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row):Unit={
      buffer1.update(0,buffer1.getLong(0)+buffer2.getLong(0))
      buffer1.update(1,buffer1.getLong(1)+buffer2.getLong(1))}// 计算平均值overridedef evaluate(buffer: Row):Any={
      buffer.getLong(0)/buffer.getLong(1)}}}

弱类型UserDefinedAggregateFunction类重写方法源码说明

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继承UserDefinedAggregateFunction类（已过时）需要重写它的8个方法，第一个输入的数据结构方法，需要返回一个StructType类型，我们点进去看StructType类型

在这里插入图片描述

进入查看数组需要什么样的结构属性，进入StructField
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dataType并不常见，我们可以点进去查看类型对应要传的值

我们年龄可以对应这个Long类型，所以现在写出来小意思

第二个方法bufferSchema是缓冲区数据的结构
在这里插入图片描述
相当于蓝色框的部分，用作临时计算的部分，它的数据应该有多个，类似第一个方法这里不做过多详解

initialize缓冲区初始化需要一个MutableAggregationBuffer类，我们点进去看看需要传什么值
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有个update方法需要传入一个索引和值
所以我们可以通过update方法给buffer一个初始值：

在这里插入图片描述
弱类型已经过时了，一般不推荐使用，源码这推荐使用Aggregator

实现方式 - UDAF - 强类型

packagecom.chenyunde.bigdata.spark.sqlimportorg.apache.spark.SparkConf
importorg.apache.spark.sql.expressions.{Aggregator, MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}importorg.apache.spark.sql.types.{DataType, LongType, StructField, StructType}importorg.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, Row, SparkSession, functions}object Spark04_SparkSQL_UDAF1 {def main(args: Array[String]):Unit={// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()val df = spark.read.json("datas/user.json")
    df.createOrReplaceTempView("user")// "Aggregator[IN, BUF, OUT] should now be registered as a UDF" +//  " via the functions.udaf(agg) method.", "3.0.0"
    spark.udf.register("ageAvg", functions.udaf(new MyAvgUDAF()))

    spark.sql("select ageAvg(age) from user").show()// TODO 关闭环境
    spark.close()}/**
   * 自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
   * 1.继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator,定义泛型
   * In：输入的数据类型 Long
   * BUF：缓冲区的数据类型 Buff
   * OUT：输出的数据类型 Long
   * 2.重写它需要重写的方法(6)
   */caseclass Buff(var total:Long,var count:Long)class MyAvgUDAF extends Aggregator[Long, Buff,Long]{// 在scala中z开头或者zero一般都是初始值或者零值// 缓冲区的初始化overridedef zero: Buff ={
      Buff(0L,0L)}// 根据输入的数据更新缓冲区的数据overridedef reduce(b: Buff, a:Long): Buff ={
      b.total = b.total + a
      b.count = b.count +1
      b
    }// 合并缓冲区overridedef merge(b1: Buff, b2: Buff): Buff ={
      b1.total = b1.total + b2.total
      b1.count = b1.count + b2.count
      b1
    }// 计算结果overridedef finish(reduction: Buff):Long={
      reduction.total/reduction.count
    }// 以下两个如果是DataSet默认编解码器，用于序列化固定写法// 自定义的类就用Encoders.product,如果是scala的类就用Encoders.scalaLong// 缓冲区的编码操作overridedef bufferEncoder: Encoder[Buff]= Encoders.product

    // 输出的编码操作overridedef outputEncoder: Encoder[Long]= Encoders.scalaLong
  }}

输出结果一样：

在这里插入图片描述

早期版本强类型的使用：
代码实现

packagecom.chenyunde.bigdata.spark.sqlimportorg.apache.spark.SparkConf
importorg.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
importorg.apache.spark.sql.{Dataset, Encoder, Encoders, SparkSession, TypedColumn, functions}object Spark05_SparkSQL_UDAF2 {def main(args: Array[String]):Unit={// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf =new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()importspark.implicits._
    val df = spark.read.json("datas/user.json")// 早期版本中，spark不能在sql中使用强类型UDAF操作// SQL & DSL// 早期的UDAF强类型聚合函数使用DSL语法操作val ds: Dataset[User]= df.as[User]// 将UDAF函数转换成查询的列对象val udafCol: TypedColumn[User,Long]=new MyAvgUDAF().toColumn
    ds.select(udafCol).show()// TODO 关闭环境
    spark.close()}/**
   * 自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
   * 1.继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator,定义泛型
   * In：输入的数据类型 User
   * BUF：缓冲区的数据类型 Buff
   * OUT：输出的数据类型 Long
   * 2.重写它需要重写的方法(6)
   */caseclass User(username:String, age:Long)caseclass Buff(var total:Long,var count:Long)class MyAvgUDAF extends Aggregator[User, Buff,Long]{// 在scala中z开头或者zero一般都是初始值或者零值// 缓冲区的初始化overridedef zero: Buff ={
      Buff(0L,0L)}// 根据输入的数据更新缓冲区的数据overridedef reduce(b: Buff, a: User): Buff ={
      b.total = b.total + a.age
      b.count = b.count +1
      b
    }// 合并缓冲区overridedef merge(b1: Buff, b2: Buff): Buff ={
      b1.total = b1.total + b2.total
      b1.count = b1.count + b2.count
      b1
    }// 计算结果overridedef finish(reduction: Buff):Long={
      reduction.total/reduction.count
    }// 以下两个如果是DataSet默认编解码器，用于序列化固定写法// 自定义的类就用Encoders.product,如果是scala的类就用Encoders.scalaLong// 缓冲区的编码操作overridedef bufferEncoder: Encoder[Buff]= Encoders.product

    // 输出的编码操作overridedef outputEncoder: Encoder[Long]= Encoders.scalaLong
  }}

输出结果：
在这里插入图片描述

2.8 数据的加载和保存

2.8.1 通用的加载和保存方式

SparkSQL 提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL 默认读取和保存的文件格式为 parquet

加载数据spark.read.load 是加载数据的通用方法

scala> spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema 
table text textFile

如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定

scala> spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")

format(“…”)：指定加载的数据类型，包括"csv"、“jdbc”、“json”、“orc”、“parquet"和"textFile”。
load(“…”)：在"csv"、“jdbc”、“json”、“orc”、"parquet"和"textFile"格式下需要传入加载数据的路径。
option(“…”)：在"jdbc"格式下需要传入 JDBC 相应参数，url、user、password 和 dbtable我们前面都是使用 read API 先把文件加载到 DataFrame 然后再查询，其实，我们也可以直接在文件上进行查询: 文件格式.文件路径

scala>spark.sql("select * from json.`/opt/module/data/user.json`").show

保存数据df.write.save 是保存数据的通用方法

scala>df.write.
csv jdbc json orc parquet textFile… …

如果保存不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定

scala>df.write.format("…")[.option("…")].save("…")

format(“…”)：指定保存的数据类型，包括"csv"、“jdbc”、“json”、“orc”、“parquet"和"textFile”。
save (“…”)：在"csv"、“orc”、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。
option(“…”)：在"jdbc"格式下需要传入 JDBC 相应参数，url、user、password 和 dbtable保存操作可以使用 SaveMode, 用来指明如何处理数据，使用 mode()方法来设置。有一点很重要: 这些 SaveMode 都是没有加锁的, 也不是原子操作。 SaveMode 是一个枚举类，其中的常量包括：
Scala/JavaAny LanguageMeaningSaveMode.ErrorIfExists(default)“error”(default)如果文件已经存在则抛出异常SaveMode.Append“append”如果文件已经存在则追加SaveMode.Overwrite“overwrite”如果文件已经存在则覆盖SaveMode.Ignore“ignore”如果文件已经存在则忽略
```
df.write.mode("append").json("/opt/module/data/output")
```

2.8.2 Parquet

Spark SQL 的默认数据源为 Parquet 格式。Parquet 是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。
数据源为 Parquet 文件时，Spark SQL 可以方便的执行所有的操作，不需要使用 format。修改配置项 spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。

加载数据

scala>val df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")
scala> df.show

保存数据

scala>var df = spark.read.json("/opt/module/data/input/people.json")//保存为 parquet 格式
scala> df.write.mode("append").save("/opt/module/data/output")

2.8.3 JSON

Spark SQL 能够自动推测 JSON 数据集的结构，并将它加载为一个 Dataset[Row]. 可以通过 SparkSession.read.json()去加载 JSON 文件。

注意：Spark 读取的 JSON 文件不是传统的 JSON 文件，每一行都应该是一个 JSON 串。格式如下：

{"name":"Michael"}{"name":"Andy"， "age":30}[{"name":"Justin"， "age":19},{"name":"Justin"， "age":19}]

1）导入隐式转换

importspark.implicits._

2）加载 JSON 文件

val path ="/opt/module/spark-local/people.json"val peopleDF = spark.read.json(path)

3）创建临时表

peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

4）数据查询

val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 
AND 19")
teenagerNamesDF.show()+------+| name|+------+|Justin|+------+

2.8.4 CSV

Spark SQL 可以配置 CSV 文件的列表信息，读取 CSV 文件,CSV 文件的第一行设置为
数据列

spark.read.format("csv").option("sep",";").option("inferSchema","true").option("header","true").load("data/user.csv")

2.8.5 MySQL

Spark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。如果使用 spark-shell 操作，可在启动 shell 时指定相关的数据库驱动路径或者将相关的数据库驱动放到 spark 的类
路径下。

bin/spark-shell 
--jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

// 我用的是mysql8.0
bin/spark-shell 
--jars mysql-connector-java-8.0.29-bin.jar

我们这里只演示在 Idea 中通过 JDBC 对 Mysql 进行操作
1）导入依赖

<dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.27</version></dependency><!-- 我用的是mysql8.0--><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.29</version></dependency>

2）读取数据

val conf: SparkConf =new 
SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")//创建 SparkSession 对象val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()importspark.implicits._
//方式 1：通用的 load 方法读取
spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver")//.option("driver","com.mysql.cj.jdbc.Driver") 我用的是这个驱动.option("user","root").option("password","123123").option("dbtable","user").load().show
//方式 2:通用的 load 方法读取 参数另一种形式
spark.read.format("jdbc").options(Map("url"->"jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql?user=root&password=123123","dbtable"->"user","driver"->"com.mysql.jdbc.Driver")).load().show
//"com.mysql.cj.jdbc.Driver" 我用的是这个驱动//方式 3:使用 jdbc 方法读取val props: Properties =new Properties()
props.setProperty("user","root")
props.setProperty("password","123123")val df: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql","user", props)
df.show
//释放资源
spark.stop()

3）写入数据

caseclass User2(name:String, age:Long)
。。。
val conf: SparkConf =new 
SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")//创建 SparkSession 对象val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()importspark.implicits._
val rdd: RDD[User2]= spark.sparkContext.makeRDD(List(User2("lisi",20), 
User2("zs",30)))val ds: Dataset[User2]= rdd.toDS
//方式 1：通用的方式 format 指定写出类型
ds.write
.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql").option("user","root").option("password","123123").option("dbtable","user").mode(SaveMode.Append).save()//方式 2：通过 jdbc 方法val props: Properties =new Properties()
props.setProperty("user","root")
props.setProperty("password","123123")
ds.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://linux1:3306/spark-sql","user", props)//释放资源
spark.stop()

2.8.6 Hive

Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到Spark 的配置文件目录中($ SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好 Hive，Spark SQL 也可以运行。需要注意的是，如果你没有部署好 Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(如果你的 classpath 中有配好的hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本地文件系统)。spark-shell 默认是 Hive 支持的；代码中是默认不支持的，需要手动指定（加一个参数即可）。 1）内嵌的 HIVE 如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可. Hive 的元数据存储在 derby 中, 默认仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse

scala> spark.sql("show tables").show
。。。
+--------+---------+-----------+|database|tableName|isTemporary|+--------+---------+-----------++--------+---------+-----------+
scala> spark.sql("create table aa(id int)")
。。。
scala> spark.sql("show tables").show
+--------+---------+-----------+|database|tableName|isTemporary|+--------+---------+-----------+| default| aa|false|+--------+---------+-----------+

向表加载本地数据

scala> spark.sql("load data local inpath 'input/ids.txt' into table aa")
。。。
scala> spark.sql("select * from aa").show
+---+| id|+---+|1||2||3||4|+---+

在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive
2）外部的 HIVE
如果想连接外部已经部署好的 Hive，需要通过以下几个步骤：

Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下
把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下
如果访问不到 hdfs，则需要把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下
重启 spark-shell

scala> spark.sql("show tables").show
20/04/2522:05:14 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning 
NoSuchObjectException
+--------+--------------------+-----------+|database| tableName|isTemporary|+--------+--------------------+-----------+| default| emp|false|| default|hive_hbase_emp_table|false|| default| relevance_hbase_emp|false|| default| staff_hive|false|| default| ttt|false|| default| user_visit_action|false|+--------+--------------------+-----------+

3）运行 Spark SQL CLI
Spark SQL CLI 可以很方便的在本地运行 Hive 元数据服务以及从命令行执行查询任务。在
Spark 目录下执行如下命令启动 Spark SQL CLI，直接执行 SQL 语句，类似一 Hive 窗口

bin/spark-sql

4）运行 Spark beeline
Spark Thrift Server 是 Spark 社区基于 HiveServer2 实现的一个 Thrift 服务。旨在无缝兼容HiveServer2。因为 Spark Thrift Server 的接口和协议都和 HiveServer2 完全一致，因此我们部署好 Spark Thrift Server 后，可以直接使用 hive 的 beeline 访问 Spark Thrift Server 执行相关语句。Spark Thrift Server 的目的也只是取代 HiveServer2，因此它依旧可以和 Hive Metastore进行交互，获取到 hive 的元数据。
如果想连接 Thrift Server，需要通过以下几个步骤：

Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下
把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下
如果访问不到 hdfs，则需要把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下
启动 Thrift Server

sbin/start-thriftserver.sh

使用 beeline 连接 Thrift Server

bin/beeline -u jdbc:hive2://linux1:10000-n root

5）代码操作 Hive

导入依赖

<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.12</artifactId><version>3.0.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>hive-exec</artifactId><version>1.2.1</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.27</version></dependency>

将 hive-site.xml 文件拷贝到项目的 resources 目录中，代码实现

//创建 SparkSessionval spark: SparkSession = SparkSession
.builder().enableHiveSupport().master("local[*]").appName("sql").getOrCreate()

注意：在开发工具中创建数据库默认是在本地仓库，通过参数修改数据库仓库的地址:

config("spark.sql.warehouse.dir","hdfs://linux1:8020/user/hive/warehouse")

如果在执行操作时，出现如下错误：

在这里插入图片描述

可以代码最前面增加如下代码解决：

System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","root")

此处的 root 改为你们自己的 hadoop 用户名称

第3章 SparkSQL 项目实战

3.1 数据准备

我们这次 Spark-sql 操作中所有的数据均来自 Hive，首先在 Hive 中创建表,，并导入数据。
一共有 3 张表： 1 张用户行为表，1 张城市表，1 张产品表

CREATETABLE`user_visit_action`(`date` string,`user_id`bigint,`session_id` string,`page_id`bigint,`action_time` string,`search_keyword` string,`click_category_id`bigint,`click_product_id`bigint,`order_category_ids` string,`order_product_ids` string,`pay_category_ids` string,`pay_product_ids` string,`city_id`bigint)row format delimited fieldsterminatedby'\t';loaddatalocal inpath 'input/user_visit_action.txt'intotable 
user_visit_action;CREATETABLE`product_info`(`product_id`bigint,`product_name` string,`extend_info` string)row format delimited fieldsterminatedby'\t';loaddatalocal inpath 'input/product_info.txt'intotable product_info;CREATETABLE`city_info`(`city_id`bigint,`city_name` string,`area` string)row format delimited fieldsterminatedby'\t';loaddatalocal inpath 'input/city_info.txt'intotable city_info;

3.2 需求：各区域热门商品 Top3

3.2.1 需求简介

这里的热门商品是从点击量的维度来看的，计算各个区域前三大热门商品，并备注上每个商品在主要城市中的分布比例，超过两个城市用其他显示。
例如：
地区商品名称点击次数城市备注华北商品A100000华北商品P80200华北商品M40000东北商品J92000

3.2.2 需求分析

查询出来所有的点击记录，并与 city_info 表连接，得到每个城市所在的地区，与 Product_info 表连接得到产品名称
按照地区和商品 id 分组，统计出每个商品在每个地区的总点击次数
每个地区内按照点击次数降序排列
只取前三名
城市备注需要自定义 UDAF 函数

3.2.3 功能实现

连接三张表的数据，获取完整的数据（只有点击）
将数据根据地区，商品名称分组
统计商品点击次数总和,取 Top3
实现自定义聚合函数显示备注

标签： spark sql hive

本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_67991849/article/details/125286496
版权归原作者 水花一直飞 所有，如有侵权，请联系我们删除。

第1章 Spark SQL概述

1.1 什么是Spark SQL

1.2 Hive and SparkSQL

1.3 SparkSQL 特点

1.3.1 易整合

1.3.2 统一的数据访问

1.3.3 兼容 Hive

1.3.4 标准数据连接

1.4 DataFrame 是什么

1.5 DataSet 是什么

第2章 SparkSQL 核心编程

2.1 新的起点

2.2 DataFrame

2.2.1 创建 DataFrame

2.2.2 SQL 语法

2.2.3 DSL 语法

2.2.4 RDD 转换为 DataFrame

2.2.5 DataFrame 转换为 RDD

2.3 DataSet

2.3.1 创建 DataSet

2.3.2 RDD 转换为 DataSet

2.3.3 DataSet 转换为 RDD

2.4 DataFrame 和 DataSet 转换

2.5 RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系

2.5.1 三者的共性

2.5.2 三者的区别

2.5.3 三者的互相转换

2.6 IDEA 开发 SparkSQL

2.6.2 代码实现

SparkSession源码说明

2.7 用户自定义函数

2.7.1 UDF代码实现

2.7.2 UDAF

弱类型UserDefinedAggregateFunction类重写方法源码说明

2.8 数据的加载和保存

2.8.1 通用的加载和保存方式

2.8.2 Parquet

2.8.3 JSON

2.8.4 CSV

2.8.5 MySQL

2.8.6 Hive

第3章 SparkSQL 项目实战

3.1 数据准备

3.2 需求：各区域热门商品 Top3

3.2.1 需求简介

3.2.2 需求分析

3.2.3 功能实现

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