Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)
Spark Day08：Spark SQL
01-[了解]-昨日课程内容回顾
上次课程主要讲解3个方面内容：SparkSQL模块概述、DataFrame数据集及综合案例分析。
1、SparkSQL 模块概述
- 发展史【前世今生】
Shark -> SparkSQL（1.0） -> DataFrame(1.3) -> Dataset(1.6) -> Dataset/DataFrame(2.0)
Spark2.0中SparkSQL模块
不仅可以处理离线数据（批处理），还可以处理流式数据（流计算）
spark.read 批处理
spark.readStream 流计算
将SparkSQL可以处理流式数据功能，单独提出来，称为：StructuredStreaming结构化流
Spark2.2 版本
StructuredStreaming 发布Release版本
- 官方定义：
Spark框架模块，针对结构化数据处理模块
- Module，Structure结构化数据
- DataFrame，数据结构，底层还是RDD，加上Schema约束
- SQL 分析引擎，可以类似Hive框架，解析SQL，转换为RDD操作
- 4个特性
易用性、多数据源、JDBC/ODBC方式、与Hive集成
2、DataFrame 是什么
- 基于RDD之上分布式数据集，并且Schema信息，Schema就是数据内部结果，包含字段名称和字段类型
RDD[Person] 与 DataFrame比较
DataFrame知道数据内部结构，在计算数据之前，可以有针对性进行优化，提升性能
- DataFrame = RDD[Row] + Schema + 优化
来源Python中Pandas数据结构或R语言数据类型
- RDD 转换DataFrame方式
第一种：RDD[CaseClass]直接转换DataFrame
第二种：RDD[Row] + Schema
toDF函数，指定列名称，前提条件：RDD中数据类型为元组类型，或者Seq序列中数据类型为元组
3、电影评分统计分析【使用DataFrame封装】
- SparkSQL中数据分析2种方式：
方式一：SQL编程
类似Hive中SQL语句
方式二：DSL编程
调用DataFrame中函数，包含类似RDD转换函数和类似SQL关键词函数
- 案例分析
- step1、加载文本数据为RDD
- step2、通过toDF函数转换为DataFrame
- step3、编写SQL分析
先注册DataFrame为临时视图、再编写SQL执行
- step4、编写DSL分析
groupBy、agg、filter、sortBy、limit
导入函数库：import org.apache.spark.sql.functions._
- step5、保存结果数据
先保存到MySQL表中
再保存到CSV文件
无论是编写DSL还是SQL，性能都是一样的，注意调整参数：Shuffle是分区数目
spark.sql.shuffle.partitions=200
Spark 3.0无需调整02-[了解]-今日课程内容提纲
主要讲解4个方面内容：Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎
1、Dataset 数据结构
Dataset = RDD[T] + Schema，可以外部数据类型、也可以知道内部数据结构
以特殊编码存储数据，比RDD数据结构存储更加节省空间
RDD、DataFrame和Dataset区别与联系
2、外部数据源
如何加载和保存数据，编程模块
保存数据时，保存模式
内部支持外部数据源
自定义外部数据源，实现HBase，直接使用，简易版本
集成Hive，从Hive表读取数据分析，也可以将数据保存到Hive表，企业中使用最多
使用Hive框架进行数据管理，使用SparkSQL分析处理数据
3、自定义UDF函数
2种方式，分别在SQL中使用和在DSL中使用
4、分布式SQL引擎
此部分内容，与Hive框架功能一直
spark-sql 命令行，专门提供编写SQL语句
类似Hive框架种hive
SparkSQL ThriftServer当做一个服务运行，使用JDBC/ODBC方式连接，发送SQL语句执行
类似HiveServer2服务
- jdbc 代码
- beeline命令行，编写SQL03-[掌握]-Dataset 是什么
Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象
，结合了RDD和DataFrame的优点。 Dataset = RDD + Schema
Dataset是一个强类型的特定领域的对象，这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换。
从Spark 2.0开始，DataFrame与Dataset合并，每个Dataset也有一个被称为一个DataFrame的类型化视图，这种DataFrame是Row类型的Dataset，即Dataset[Row]。
针对Dataset数据结构来说，可以简单的从如下四个要点记忆与理解：
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。
所以在实际项目中建议使用
Dataset进行数据封装，数据分析性能和数据存储更加好。
针对RDD、DataFrame与Dataset三者编程比较来说，Dataset API无论语法错误和分析错误在编译时都能发现，然而RDD和DataFrame有的需要在运行时才能发现。
此外RDD与Dataset相比较而言，由于Dataset数据使用特殊编码，所以在存储数据时更加节省内存。
由于Dataset数据结构，是一个强类型分布式集合，并且采用特殊方式对数据进行编码，所以与DataFrame相比，编译时发现语法错误和分析错误，以及缓存数据时比RDD更加节省空间。
package cn.itcast.spark.ds
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
* 采用反射的方式将RDD转换为Dataset
object _01SparkDatasetTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 构建SparkSession实例对象，设置应用名称和master
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[3]")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
// 1. 加载电影评分数据，封装数据结构RDD
val rawRatingRDD: RDD[String] = spark.sparkContext.textFile("datas/ml-100k/u.data")
// 2. 将RDD数据类型转化为 MovieRating
将原始RDD中每行数据（电影评分数据）封装到CaseClass样例类中
val ratingRDD: RDD[MovieRating] = rawRatingRDD.mapPartitions { iter =>
iter.map { line =>
// 按照制表符分割
val arr: Array[String] = line.trim.split("\\t")
// 封装样例对象
MovieRating(
arr(0), arr(1), arr(2).toDouble, arr(3).toLong
// TODO: 3. 将RDD转换为Dataset，可以通过隐式转， 要求RDD数据类型必须是CaseClass
val ratingDS: Dataset[MovieRating] = ratingRDD.toDS()
ratingDS.printSchema()
ratingDS.show(10, truncate = false)
Dataset 从Spark1.6提出
Dataset = RDD + Schema
DataFrame = RDD[Row] + Schema
Dataset[Row] = DataFrame
// 从Dataset中获取RDD
val rdd: RDD[MovieRating] = ratingDS.rdd
val schema: StructType = ratingDS.schema
// 从Dataset中获取DataFrame
val ratingDF: DataFrame = ratingDS.toDF()
// 给DataFrame加上强类型（CaseClass）就是Dataset
DataFrame中字段名称与CaseClass中字段名称一致
val dataset: Dataset[MovieRating] = ratingDF.as[MovieRating]
// 应用结束，关闭资源
spark.stop()
}04-[掌握]-RDD、DS和DF之间转换
实际项目开发，常常需要对RDD、DataFrame及Dataset之间相互转换，其中要点就是Schema约束结构信息。
范例演示：分别读取people.txt文件数据封装到RDD、DataFrame及Dataset，查看区别及相互转换。
[root@node1 ~]# /export/server/spark/bin/spark-shell --master local[2]
21/04/27 09:12:40 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
Spark context Web UI available at http://node1.itcast.cn:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[2], app id = local-1619485981944).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.4.5
Using Scala version 2.11.12 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_241)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala> val rdd = sc.textFile("/datas/resources/people.txt")
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /datas/resources/people.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at :24
scala>
scala> val dataframe = spark.read.text("/datas/resources/people.txt")
dataframe: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string]
scala>
scala> val dataset = spark.read.textFile("/datas/resources/people.txt")
dataset: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
scala>
scala> dataframe.rdd
res0: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[6] at rdd at :26
scala> dataset.rdd
res1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[11] at rdd at :26
scala>
scala> dataset.toDF()
res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string]
scala> dataframe.as[String]
res3: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]读取Json数据，封装到DataFrame中，指定CaseClass，转换为Dataset
scala> val empDF = spark.read.json("/datas/resources/employees.json")
empDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, salary: bigint]
scala>
scala> empDF.show()
+-------+------+
| name|salary|
+-------+------+
|Michael| 3000|
| Andy| 4500|
| Justin| 3500|
| Berta| 4000|
+-------+------+
scala>
scala> case class Emp(name: String, salary: Long)
defined class Emp
scala>
scala> val empDS = empDF.as[Emp]
empDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Emp] = [name: string, salary: bigint]
scala> empDS.printSchema()
|-- name: string (nullable = true)
|-- salary: long (nullable = true)
scala> empDS.show()
+-------+------+
| name|salary|
+-------+------+
|Michael| 3000|
| Andy| 4500|
| Justin| 3500|
| Berta| 4000|
+-------+------+05-[掌握]-外部数据源之加载load和保存save数据
在SparkSQL模块，提供一套完成API接口，用于方便读写外部数据源的的数据（从Spark 1.4版本提供），框架本身内置外部数据源：
SparkSQL提供一套通用外部数据源接口，方便用户从数据源加载和保存数据，例如从MySQL表中既可以加载
读取数据：load/read，又可以保存写入数据：save/write。
- Load 加载数据
在SparkSQL中读取数据使用SparkSession读取，并且封装到数据结构Dataset/DataFrame中。
DataFrameReader专门用于加载load读取外部数据源的数据，基本格式如下：
SparkSQL模块本身自带支持读取外部数据源的数据：
- Save 保存数据
SparkSQL模块中可以从某个外部数据源读取数据，就能向某个外部数据源保存数据，提供相应接口，通过DataFrameWrite类将数据进行保存
与DataFrameReader类似，提供一套规则，将数据Dataset保存，基本格式如下：
SparkSQL模块内部支持保存数据源如下：
当将结果数据DataFrame/Dataset保存至Hive表中时，可以设置分区partition和分桶bucket，形式如下：
可以发现，SparkSQL模块中内置数据源中，并且对HBase表数据读取和写入支持，但是可以自己实现外部数据源接口，方便读写数据。
06-[了解]-外部数据源之案例演示及应用场景
scala> val peopleDF = spark.read.json("/datas/resources/people.json")
peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]
scala> peopleDF.show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+
scala>
scala> val resultDF = peopleDF.select("name", "age")
resultDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint]
scala>
scala> resultDF.show()
+-------+----+
| name| age|
+-------+----+
|Michael|null|
| Andy| 30|
| Justin| 19|
+-------+----+
scala>
scala> resultDF.write.parquet("/datas/people-parquet")
scala> spark.read.parquet("/datas/people-parquet/part-00000-a967d124-52d8-4ffe-91c6-59aebfed22b0-c000.snappy.parquet")
res11: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint]
scala> res11.show(
+-------+----+
| name| age|
+-------+----+
|Michael|null|
| Andy| 30|
| Justin| 19|
+-------+----+查看HDFS文件系统目录，数据已保存值parquet文件，并且使用snappy压缩。
07-[掌握]-外部数据源之保存模式SaveMode
当将DataFrame或Dataset数据保存时，默认情况下，如果存在，会抛出异常。
DataFrameWriter中有一个mode方法指定模式：
通过源码发现
SaveMode
时枚举类，使用Java语言编写，如下四种保存模式：
⚫ 第一种：Append 追加模式，当数据存在时，继续追加；
⚫ 第二种：Overwrite 覆写模式，当数据存在时，覆写以前数据，存储当前最新数据；
⚫ 第三种：ErrorIfExists 存在及报错；
⚫ 第四种：Ignore 忽略，数据存在时不做任何操作；由于保存DataFrame时，需要合理设置保存模式，
使得将数据保存数据库时，存在一定问题的。
-
Append追加模式：- 数据重复，最明显错误就是：主键已经存在
-
Overwrite覆盖模式：- 将原来的数据删除，对于实际项目来说，以前分析结果也是需要的，不允许删除
08-[掌握]-外部数据源之案例演示（parquet、text和json）
SparkSQL模块中默认读取数据文件格式就是parquet列式存储数据，通过参数【
spark.sql.sources.default】设置，默认值为【parquet】。
范例演示代码：直接load加载parquet数据和指定parquet格式加载数据。
// 构建SparkSession实例对象
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.master("local[4]")
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
// TODO 1. parquet列式存储数据
// format方式加载
//val df1 = spark.read.format("parquet").load("datas/resources/users.parquet")
val df1: DataFrame = spark.read
.format("parquet")
.option("path", "datas/resources/users.parquet")
.load()
df1.printSchema()
df1.show(10, truncate = false)
// parquet方式加载
val df2: DataFrame = spark.read.parquet("datas/resources/users.parquet")
df2.show(10, truncate = false)
// load方式加载，在SparkSQL中，当加载读取文件数据时，如果不指定格式，默认是parquet格式数据
val df3: DataFrame = spark.read.load("datas/resources/users.parquet")
df3.show(10, truncate = false)SparkSession加载文本文件数据，提供两种方法，返回值分别为DataFrame和Dataset
无论是
text方法还是textFile方法读取文本数据时，一行一行的加载数据，每行数据使用UTF-8编码的字符串，列名称为【value】。
// TODO: 2. 文本数据加载，text -> DataFrame textFile -> Dataset
// 无论是 text 还是 textFile 加载文本数据时，字段名称：value, 类型String
val peopleDF: DataFrame = spark.read.text("datas/resources/people.txt")
peopleDF.show(10, truncate = false)
val peopleDS: Dataset[String] = spark.read.textFile("datas/resources/people.txt")
peopleDS.show(10, truncate = false)读取JSON格式文本数据，往往有2种方式：
- 方式一：直接指定数据源为json，加载数据，自动生成Schema信息
spark.read.json("")
- 方式二：以文本文件方式加载，然后使用函数（get_json_object）提取JSON中字段值
val dataset = spark.read.textFile("") dataset.select( get_json_object($"value", "$.name") )
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Z6rA4Zfq-1627175964710)(/img/image-20210427101740141.png)]
/* =========================================================================== */
// TODO: 3. 读取JSON格式数据，自动解析，生成Schema信息
val empDF: DataFrame = spark.read.json("datas/resources/employees.json")
empDF.printSchema()
empDF.show(10, truncate = false)
/* =========================================================================== */
// TODO: 实际开发中，针对JSON格式文本数据，直接使用text/textFile读取，然后解析提取其中字段信息
{"name":"Andy", "salary":30} - value: String
| 解析JSON格式，提取字段
name: String, -> Andy
salary : Int, -> 30
val dataframe: Dataset[String] = spark.read.textFile("datas/resources/employees.json")
// 对JSON格式字符串，SparkSQL提供函数：get_json_object, def get_json_object(e: Column, path: String): Column
import org.apache.spark.sql.functions.get_json_object
val df = dataframe
.select(
get_json_object($"value", "$.name").as("name"),
get_json_object($"value", "$.salary").cast(IntegerType).as("salary")
df.printSchema()
df.show(10, truncate = false)09-[掌握]-外部数据源之案例演示（csv和jdbc）
关于CSV/TSV格式数据说明：
SparkSQL中读取CSV格式数据，可以设置一些选项，重点选项：
// TODO: 1. CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的
CSV 格式数据：
每行数据各个字段使用逗号隔开
也可以指的是，每行数据各个字段使用 单一 分割符 隔开数据
// 方式一：首行是列名称，数据文件u.dat
val dataframe: DataFrame = spark.read
.format("csv")
.option("sep", "\\t")
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.load("datas/ml-100k/u.dat")
dataframe.printSchema()
dataframe.show(10, truncate = false)
// 方式二：首行不是列名，需要自定义Schema信息，数据文件u.data
// 自定义schema信息
val schema: StructType = new StructType()
.add("user_id", IntegerType, nullable = true)
.add("iter_id", IntegerType, nullable = true)
.add("rating", DoubleType, nullable = true)
.add("timestamp", LongType, nullable = true)
val df: DataFrame = spark.read
.format("csv")
.schema(schema)
.option("sep", "\\t")
.load("datas/ml-100k/u.data")
df.printSchema()
df.show(10, truncate = false)在SparkSQL模块中提供对应接口，提供三种方式读取数据：
// TODO: 2. 读取MySQL表中数据
// 第一、简洁版格式
def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame
val props = new Properties()
props.put("user", "root")
props.put("password", "123456")
props.put("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
val empDF: DataFrame = spark.read.jdbc(
"jdbc:mysql://node1.itcast.cn:3306/?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true", //
"db_test.emp", //
props //
println(s"Partition Number = ${empDF.rdd.getNumPartitions}")
empDF.printSchema()
empDF.show(10, truncate = false)
// 第二、标准格式写
WITH tmp AS (
select * from emp e join dept d on e.deptno = d.deptno
val table: String = "(select ename,deptname,sal from db_test.emp e join db_test.dept d on e.deptno = d.deptno) AS tmp"
val joinDF: DataFrame = spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://node1.itcast.cn:3306/?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true")
.option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")
.option("user", "root")
.option("password", "123456")
.option("dbtable", table)
.load()
joinDF.printSchema()
joinDF.show(10, truncate = false)从RDBMS表中读取数据，需要设置连接数据库相关信息，基本属性选项如下：
10-[掌握]-外部数据源之集成Hive（spark-shell）
Spark SQL模块从发展来说，从Apache Hive框架而来，发展历程：Hive（MapReduce）-> Shark(Hive on Spark) -> Spark SQL（SchemaRDD -> DataFrame -> Dataset)，所以SparkSQL天然无缝集成Hive，可以加载Hive表数据进行分析。
- 第一步、当编译Spark源码时，需要指定集成Hive，命令如下
- 第二步、SparkSQL集成Hive本质就是：读取Hive框架元数据MetaStore，此处启动Hive MetaStore 服务即可。
# 直接运行如下命令，启动HiveMetaStore服务
[root@node1 ~]# hive-daemon.sh metastore-
第三步、连接HiveMetaStore服务配置文件
hive-site.xml，放于【$SPARK_HOME/conf】目录
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.urisname>
<value>thrift://node1.itcast.cn:9083value>
property>
configuration>- 第四步、案例演示，读取Hive中db_hive.emp表数据，分析数据
[root@node1 spark]# bin/spark-shell --master local[2]
21/04/27 10:55:37 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
Spark context Web UI available at http://node1.itcast.cn:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[2], app id = local-1619492151923).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
____ __
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/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.4.5
Using Scala version 2.11.12 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_241)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala>
scala> val empDF = spark.read.table("db_hive.emp")
empDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [empno: int, ename: string ... 6 more fields]
scala> empDF.show()
+-----+------+---------+----+----------+------+------+------+
|empno| ename| job| mgr| hiredate| sal| comm|deptno|
+-----+------+---------+----+----------+------+------+------+
| 7369| SMITH| CLERK|7902|1980-12-17| 800.0| null| 20|
| 7499| ALLEN| SALESMAN|7698| 1981-2-20|1600.0| 300.0| 30|
| 7521| WARD| SALESMAN|7698| 1981-2-22|1250.0| 500.0| 30|
| 7566| JONES| MANAGER|7839| 1981-4-2|2975.0| null| 20|
| 7654|MARTIN| SALESMAN|7698| 1981-9-28|1250.0|1400.0| 30|
| 7698| BLAKE| MANAGER|7839| 1981-5-1|2850.0| null| 30|
| 7782| CLARK| MANAGER|7839| 1981-6-9|2450.0| null| 10|
| 7788| SCOTT| ANALYST|7566| 1987-4-19|3000.0| null| 20|
| 7839| KING|PRESIDENT|null|1981-11-17|5000.0| null| 10|
| 7844|TURNER| SALESMAN|7698| 1981-9-8|1500.0| 0.0| 30|
| 7876| ADAMS| CLERK|7788| 1987-5-23|1100.0| null| 20|
| 7900| JAMES| CLERK|7698| 1981-12-3| 950.0| null| 30|
| 7902| FORD| ANALYST|7566| 1981-12-3|3000.0| null| 20|
| 7934|MILLER| CLERK|7782| 1982-1-23|1300.0| null| 10|
+-----+------+---------+----+----------+------+------+------+
scala> empDF.printSchema()
|-- empno: integer (nullable = true)
|-- ename: string (nullable = true)
|-- job: string (nullable = true)
|-- mgr: integer (nullable = true)
|-- hiredate: string (nullable = true)
|-- sal: double (nullable = true)
|-- comm: double (nullable = true)
|-- deptno: integer (nullable = true)
scala>
scala> spark.sql("select * from db_hive.emp").show()
+-----+------+---------+----+----------+------+------+------+
|empno| ename| job| mgr| hiredate| sal| comm|deptno|
+-----+------+---------+----+----------+------+------+------+
| 7369| SMITH| CLERK|7902|1980-12-17| 800.0| null| 20|
| 7499| ALLEN| SALESMAN|7698| 1981-2-20|1600.0| 300.0| 30|
| 7521| WARD| SALESMAN|7698| 1981-2-22|1250.0| 500.0| 30|
| 7566| JONES| MANAGER|7839| 1981-4-2|2975.0| null| 20|
| 7654|MARTIN| SALESMAN|7698| 1981-9-28|1250.0|1400.0| 30|
| 7698| BLAKE| MANAGER|7839| 1981-5-1|2850.0| null| 30|
| 7782| CLARK| MANAGER|7839| 1981-6-9|2450.0| null| 10|
| 7788| SCOTT| ANALYST|7566| 1987-4-19|3000.0| null| 20|
| 7839| KING|PRESIDENT|null|1981-11-17|5000.0| null| 10|
| 7844|TURNER| SALESMAN|7698| 1981-9-8|1500.0| 0.0| 30|
| 7876| ADAMS| CLERK|7788| 1987-5-23|1100.0| null| 20|
| 7900| JAMES| CLERK|7698| 1981-12-3| 950.0| null| 30|
| 7902| FORD| ANALYST|7566| 1981-12-3|3000.0| null| 20|
| 7934|MILLER| CLERK|7782| 1982-1-23|1300.0| null| 10|
+-----+------+---------+----+----------+------+------+------+
scala> spark.sql("select e.ename, e.sal, d.dname from db_hive.emp e join db_hive.dept d on e.deptno = d.deptno").show()
+------+------+----------+
| ename| sal| dname|
+------+------+----------+
| SMITH| 800.0| RESEARCH|
| ALLEN|1600.0| SALES|
| WARD|1250.0| SALES|
| JONES|2975.0| RESEARCH|
|MARTIN|1250.0| SALES|
| BLAKE|2850.0| SALES|
| CLARK|2450.0|ACCOUNTING|
| SCOTT|3000.0| RESEARCH|
| KING|5000.0|ACCOUNTING|
|TURNER|1500.0| SALES|
| ADAMS|1100.0| RESEARCH|
| JAMES| 950.0| SALES|
| FORD|3000.0| RESEARCH|
|MILLER|1300.0|ACCOUNTING|
+------+------+----------+11-[掌握]-外部数据源之集成Hive（IDEA开发）
在IDEA中开发应用，集成Hive，读取表的数据进行分析， 构建SparkSession时需要设置HiveMetaStore服务器地址 及 集成Hive选项 ，首先添加MAVEN依赖包：
<dependency>
<groupId>org.apache.sparkgroupId>
<artifactId>spark-hive_${scala.binary.version}artifactId>
<version>${spark.version}version>
dependency>范例演示代码如下：
package cn.itcast.spark.hive
import org.apache.spark.sql.SparkSession
* SparkSQL集成Hive，读取Hive表的数据进行分析
object _04SparkSQLHiveTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO: 集成Hive，创建SparkSession实例对象时，进行设置HiveMetaStore服务地址
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[2]")
// 显示指定集成Hive
.enableHiveSupport()
// 设置Hive MetaStore服务地址
.config("hive.metastore.uris", "thrift://node1.itcast.cn:9083")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
// 方式一、DSL 分析数据
val empDF = spark.read
.table("db_hive.emp")
empDF.printSchema()
empDF.show(10, truncate = false)
println("==================================================")
// 方式二、编写SQL方式
spark.sql("select * from db_hive.emp").show()
// 应用结束，关闭资源
spark.stop()
}12-[了解]-外部数据源之自定义实现接口数据源HBase
SparkSQL内部并没有实现从HBase读取数据接口，可以自己实现外部数据源接口，此处提供给大家。
需要注册实现数据源
测试实现外部数据源，从HBase表读取数据：
package cn.itcast.spark.hbase
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
* 自定义外部数据源HBase，实现数据读写功能
object _05SparkHBaseTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSession实例对象时
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[2]")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "2")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
// 从HBase表中加载数据
val hbaseDF: DataFrame = spark.read
.format("hbase")
.option("zkHosts", "node1.itcast.cn")
.option("zkPort", "2181")
.option("hbaseTable", "stus")
.option("family", "info")
.option("selectFields", "name,age")
.load()
// 自己实现数据源，从Hbase表中读取数据的所有数据类型都是String类型
hbaseDF.printSchema()
hbaseDF.show(10, truncate = false)
// 应用结束，关闭资源
spark.stop()
}启动HBase数据库相关服务
[root@node1 ~]# zookeeper-daemon.sh start
JMX enabled by default
Using config: /export/server/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[root@node1 ~]#
[root@node1 ~]# hbase-daemon.sh start master
starting master, logging to /export/server/hbase/logs/hbase-root-master-node1.itcast.cn.out
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0
[root@node1 ~]#
[root@node1 ~]# hbase-daemon.sh start regionserver
starting regionserver, logging to /export/server/hbase/logs/hbase-root-regionserver-node1.itcast.cn.out
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0
[root@node1 ~]# hbase shell
2021-04-27 11:21:05,566 INFO [main] Configuration.deprecation: hadoop.native.lib is deprecated. Instead, use io.native.lib.available
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/export/server/hbase-1.2.0-cdh5.16.2/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/export/server/hadoop-2.6.0-cdh5.16.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
HBase Shell; enter 'help' for list of supported commands.
Type "exit" to leave the HBase Shell
Version 1.2.0-cdh5.16.2, rUnknown, Mon Jun 3 03:50:06 PDT 2019
hbase(main):001:0>
hbase(main):001:0> list
TABLE
1 row(s) in 0.2420 seconds
=> ["stus"]
hbase(main):002:0>
hbase(main):003:0* scan "stus"
ROW COLUMN+CELL
10001 column=info:age, timestamp=1585823829856, value=24
10001 column=info:name, timestamp=1585823791372, value=zhangsan
10002 column=info:age, timestamp=1585823838969, value=26
10002 column=info:name, timestamp=1585823807947, value=lisi
10003 column=info:age, timestamp=1585823845516, value=28
10003 column=info:name, timestamp=1585823819460, value=wangwu
3 row(s) in 0.1450 seconds13-[掌握]-自定义UDF函数在SQL和DSL中使用
SparkSQL与Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。
目前来说Spark 框架各个版本及各种语言对自定义函数的支持：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DApgGzLd-1627175964714)(/img/image-20210427112425417.png)]
由于SparkSQL数据分析有两种方式：DSL编程和SQL编程，所以定义UDF函数也有两种方式，不同方式可以在不同分析中使用。
- 方式一：SQL中使用
使用SparkSession中udf方法定义和注册函数，在SQL中使用，使用如下方式定义：
- 方式二：DSL中使用
使用org.apache.sql.functions.udf函数定义和注册函数，在DSL中使用，如下方式
案例演示如下所示：
package cn.itcast.spark.udf
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
* SparkSQL中UDF函数定义与使用：分别在SQL和DSL中
object _06SparkUdfTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 构建SparkSession实例对象，设置应用名称和master
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[3]")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
val empDF: DataFrame = spark.read.json("datas/resources/employees.json")
|-- name: string (nullable = true)
|-- salary: long (nullable = true)
//empDF.printSchema()
+-------+------+
|name |salary|
+-------+------+
|Michael|3000 |
|Andy |4500 |
|Justin |3500 |
|Berta |4000 |
+-------+------+
//empDF.show(10, truncate = false)
自定义UDF函数功能：将某个列数据，转换为大写
// TODO: 在SQL中使用
spark.udf.register(
"to_upper_udf", // 函数名
(name: String) => {
name.trim.toUpperCase
// 注册DataFrame为临时视图
empDF.createOrReplaceTempView("view_temp_emp")
// 编写SQL并执行
spark.sql("select name, to_upper_udf(name) AS new_name from view_temp_emp").show()
println("=====================================================")
// TODO: 在DSL中使用
import org.apache.spark.sql.functions.udf
val udf_to_upper: UserDefinedFunction = udf(
(name: String) => {
name.trim.toUpperCase
empDF
.select(
$"name",
udf_to_upper($"name").as("new_name")
.show()
// 应用结束，关闭资源
spark.stop()
}14-[了解]-分布式SQL引擎之spark-sql交互式命令行
回顾一下，如何使用Hive进行数据分析的，提供哪些方式交互分析？？？
SparkSQL模块从Hive框架衍生发展而来，所以Hive提供的所有功能（数据分析交互式方式）都支持，文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-distributed-sql-engine.html。
SparkSQL提供spark-sql命令，类似Hive中bin/hive命令，专门编写SQL分析，启动命令如下：[root@node1 ~]# SPARK_HOME=/export/server/spark
[root@node1 ~]# ${SPARK_HOME}/bin/spark-sql --master local[2] --conf spark.sql.shuffle.partitions=4
此种方式，目前企业使用较少，主要使用下面所述ThriftServer服务，通过Beeline连接执行SQL。
15-[掌握]-分布式SQL引擎之ThriftServer服务和beeline
Spark Thrift Server将Spark Applicaiton当做一个服务运行，提供Beeline客户端和JDBC方式访问，与Hive中HiveServer2服务一样的。
Spark Thrift JDBC/ODBC Server 依赖于HiveServer2服务（依赖JAR包），所有要想使用此功能，在编译Spark源码时，支持Hive Thrift。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jE9BfbCw-1627175964716)(/img/image-20210427113944882.png)]
在$SPARK_HOME目录下的sbin目录，有相关的服务启动命令:
SPARK_HOME=/export/server/spark
$SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh \
--hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 \
--hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=node1.itcast.cn \
--master local[2] \
--conf spark.sql.shuffle.partitions=2监控WEB UI界面：
- beeline 客户端， 类似Hive中beeline客户端
/export/server/spark/bin/beeline
Beeline version 1.2.1.spark2 by Apache Hive
beeline> !connect jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000
Connecting to jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000
Enter username for jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000: root
Enter password for jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000: ****
- JDBC/ODBC 客户端， 编写类似MySQL JDBC代码
SparkSQL中提供类似JDBC/ODBC方式，连接Spark ThriftServer服务，执行SQL语句，首先添加Maven依赖库：
<dependency>
<groupId>org.apache.sparkgroupId>
<artifactId>spark-hive-thriftserver_2.11artifactId>
<version>2.4.5version>
dependency>范例演示：采用JDBC方式读取Hive中db_hive.emp表的数据。
package cn.itcast.spark.thrift
import java.sql.{Connection, DriverManager, PreparedStatement, ResultSet}
* SparkSQL 启动ThriftServer服务，通过JDBC方式访问数据分析查询
* i). 通过Java JDBC的方式，来访问Thrift JDBC/ODBC server，调用Spark SQL，并直接查询Hive中的数据
* ii). 通过Java JDBC的方式，必须通过HTTP传输协议发送thrift RPC消息，Thrift JDBC/ODBC server必须通过上面命令启动HTTP模式
object _07SparkThriftJDBCTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 定义相关实例对象，未进行初始化
var conn: Connection = null
var pstmt: PreparedStatement = null
var rs: ResultSet = null
try {
// TODO： a. 加载驱动类
Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")
// TODO: b. 获取连接Connection
conn = DriverManager.getConnection(
"jdbc:hive2://node1.itcast.cn:10000/db_hive",
"root",
"123456"
// TODO: c. 构建查询语句
val sqlStr: String =
|select * from user
""".stripMargin
pstmt = conn.prepareStatement(sqlStr)
// TODO: d. 执行查询，获取结果
rs = pstmt.executeQuery()
// 打印查询结果
while (rs.next()) {
println(s"empno = ${rs.getInt(1)}, ename = ${rs.getString(2)}, sal = ${rs.getDouble(3)}, dname = ${rs.getString(4)}")
} catch {
case e: Exception => e.printStackTrace()
} finally {
if (null != rs) rs.close()
if (null != pstmt) pstmt.close()
if (null != conn) conn.close()
}16-[了解]-分布式SQL引擎之Catalyst 优化器
在第四章【案例：电影评分数据分析】中，运行应用程序代码，通过WEB UI界面监控可以看出，无论使用DSL还是SQL，构建Job的DAG图一样的，性能是一样的，原因在于SparkSQL中引擎： Catalyst：将SQL和DSL转换为相同
逻辑计划。
Spark SQL的核心是Catalyst优化器，它以一种新颖的方式利用高级编程语言功能（例如Scala的模式匹配和quasiquotes）来构建可扩展的查询优化器。
上图中可以看到3点：
1、Frontend：前段
编写SQL和DSL语句地方
2、Catalyst：优化器
将SQL和DSL转换为逻辑计划LogicalPlan
由三个部分组成
Unresolved Logical Plan 未解析逻辑计划
Logical Plan 逻辑计划
Optimized Logical Plan 优化逻辑计划
3、Backend：后端
将逻辑计划转换为物理计划，就是RDD转换操作附录一、创建Maven模块
1）、Maven 工程结构
2）、POM 文件内容
Maven 工程POM文件中内容（依赖包）：
aliyun
http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/
cloudera
https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/
jboss
http://repository.jboss.com/nexus/content/groups/public