Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第八节 Spark SQL与DataFrame（一)

本节主要内宾

Spark SQL简介

DataFrame

1. Spark SQL简介

Spark SQL是Spark的五大核心模块之一，用于在Spark平台之上处理结构化数据，利用Spark SQL可以构建大数据平台上的数据仓库，它具有如下特点：

（1）能够无缝地将SQL语句集成到Spark应用程序当中




（2）统一的数据访问方式

DataFrames and SQL provide a common way to access a variety of data sources, including Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC. You can even join data across these sources.




(3) 兼容Hive




(4) 可采用JDBC or ODBC连接




具体见：http://spark.apache.org/sql/

关于Spark SQL的运行原理可参见：/article/1373734.html，文章写得非常好 ，这里不再赘述，在此向作者致敬

2. DataFrame

（1）DataFrame简介

本文部分内容译自https://databricks.com/blog/2015/02/17/introducing-dataframes-in-spark-for-large-scale-data-science.html

DataFrames在Spark-1.3.0中引入，主要解决使用Spark RDD API使用的门槛，使熟悉R语言等的数据分析师能够快速上手Spark下的数据分析工作，极大地扩大了Spark使用者的数量，由于DataFrames脱胎自SchemaRDD，因此它天然适用于分布式大数据场景。相信在不久的将来，Spark将是大数据分析的终极归宿。

在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，与传统RDBMS的表结构类似。与一般的RDD不同的是，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的表数据集的每一列都带有名称和类型，它对于数据的内部结构具有很强的描述能力。因此Spark SQL可以对藏于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。

DataFrames具有如下特点：

（1）Ability to scale from kilobytes of data on a single laptop to petabytes on a large cluster（支持单机KB级到集群PB级的数据处理）

（2）Support for a wide array of data formats and storage systems（支持多种数据格式和存储系统，如图所示）




（3）State-of-the-art optimization and code generation through the Spark SQL Catalyst optimizer（通过Spark SQL Catalyst优化器可以进行高效的代码生成和优化）

（4）Seamless integration with all big data tooling and infrastructure via Spark（能够无缝集成所有的大数据处理工具）

（5）APIs for Python, Java, Scala, and R (in development via SparkR)（提供Python, Java, Scala, R语言API)

（2）DataFrame 实战

本节部分内容来自：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#dataframes

将people.json上传到HDFS上，放置在/data目录下，people.json文件内容如下：

root@sparkslave01:~# hdfs dfs -cat /data/people.json
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}

由于json文件中已经包括了列名称的信息，因此它可以直接创建DataFrame

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

//显示DataFrame完整信息
scala> df.show()
+----+-------+
| age|   name|
+----+-------+
|null|Michael|
|  30|   Andy|
|  19| Justin|
+----+-------+

//查看DataFrame元数据信息
scala> df.printSchema()
root
 |-- age: long (nullable = true)
 |-- name: string (nullable = true)

//返回DataFrame某列所有数据
scala> df.select("name").show()
+-------+
|   name|
+-------+
|Michael|
|   Andy|
| Justin|
+-------+

//DataFrame数据过滤
scala> df.filter(df("age") > 21).show()
+---+----+
|age|name|
+---+----+
| 30|Andy|
+---+----+

//按年龄分组
scala> df.groupBy("age").count().show()
+----+-----+
| age|count|
+----+-----+
|null|    1|
|  19|    1|
|  30|    1|
+----+-----+

//注册成表
scala> df.registerTempTable("people")
//执行SparkSQL
scala> val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
teenagers: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint]
//结果格式化输出
scala> teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
Name: Justin