SparkSQL JOIN 相关的自己看的笔记；

背景：昨天［2016/1/27］，TL说sparkSQL处理 join的时候不够完美；

于是昨天开始在各类大数据相关网站查 join的方法，并且把Github上的源码下载后，开始阅读，

今天（1/28），记录一些学到的东西，加深记忆；

首先，join的使用 有两种，我叫他 显式和隐式；

隐式：

大数据处理的数据是分散在各地server上的表所以 join表是无法避免的，这一点和traditional db 还是有区别的；

下班前，更新：

到目前，Github 最新版的spark stable version是1.6.0；

首先是 spark－shell 展示给我们的页面：src location：org.apache.spark.rep－》SparkILoop.scala

代码很清晰，应该不用解释；
Join的type（在sql目录下的catalyst /plan下） 现在已经细分 可分为：INNER, LEFTOUTER, RIGHTOUTER,FULLOUTER,LEFT SEMI;

join-type 的选取是根据模式匹配，匹配字符串，具体规则为

@requires_authorization

case "inner"=>Inner

case "outer" |"full" | "fullouter"=>FullOuter
case "leftouter" | "left"=>LeftOuter

case "rightouter" | "right"=>RightOuter
case "leftsemi"=>LeftSemi

如果无法匹配上述规则会抛出 IllegAlargumentException

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－今天到此，每天时间不多，－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

先分析下源码中sql module 的结构；

sql module 分为 catalyst，core，hive 和hive－thrift server；

catalyst 功能为 一个用于agnostic 的框架，可以管理 关系符河语句；

core 功能：去 翻译 catalyst 的query语句 并执行；query 语句的 execute engine，将逻辑的sql语句转换为RDD ;

hive: 主要的function 类为 hive－context the extention of sql－context；主要功能是实现hive QL ;

hive-thriftserver: it's the support of the HiveQL;

－－－－－－－－－－－－－－－－－－－第一个 API 诞生－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

第一步，安装spark，具体过程official为准，因为spark安装一直在小改，改到越来越好装；

第二步，写API，建议用scala，java毕竟太啰嗦，仅个人观点，文件结构如下；

Admins-MacBook-Pro-88:test ＊＊8$ find .
.
./＊＊.sbt
./src
./src/main
./src/main/scala
./src/main/scala/＊＊＊.scala
利用 sbt 打包；
最后，就可用spark－submit 运行 测试了， 整个过程很简单，但是初次接触弄了一天；
当submit时，如果在机器上撞了Hadoop，编写API时，文件路径必须加file://，如果默认的话会以hdfs匹配；
而且，submit检索的起始目录为用户的根目录，而不是当前所在目录或者是spark根目录；

－－－－－－－－－－－－－－－－－第一个 SparkSQL application 诞生－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

SQL支持的文件很多有 txt，jason parquet 等等；

代码在下面贴出，主要遇到的问题有

1. scala version 问题，配置sbt配置文件时scala的version 为配置spark时的scala 版本而不是本机自己安装的scala 版本；

忘记scala version 可以type spark－shell on cmd

terminal 启动spark的过程会有 spark 标志出现，紧接着就回发现scala版本；

2. case 类 要写到主类外面，写在main里面会出现 无法识别 .doDF方法的 exception；

/********SparkSQL TEST APP***********/

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf

case class Person(name:String, age:Int)

object teenagers{
def main(args: Array[String]){
val conf = new SparkConf().setAppName("SQL Application")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

import sqlContext.implicits._

val people = sc.textFile("file:///Users/xjin/Downloads/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0),p(1).trim.toInt)).toDF()
people.registerTempTable("people")

val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")

teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
}
}
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－内容很杂，等到知识足够丰富，整合到一起，总结－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－