2.sparkSQL--DataFrames与RDDs的相互转换

Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式
使用反射获取RDD内的Schema
当已知类的Schema的时候，使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。
通过编程接口指定Schema
通过Spark SQL的接口创建RDD的Schema，这种方式会让代码比较冗长。
这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成Schema。

原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6613755.html

微信：intsmaze



使用反射获取Schema（Inferring the Schema Using Reflection）

import org.apache.spark.sql.{DataFrameReader, SQLContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object InferringSchema {
def main(args: Array[String]) {

//创建SparkConf()并设置App名称
val conf = new SparkConf().setAppName("SQL-intsmaze")

//SQLContext要依赖SparkContext
val sc = new SparkContext(conf)
//创建SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)

//从指定的地址创建RDD
val lineRDD = sc.textFile("hdfs://192.168.19.131:9000/person.tzt").map(_.split(","))

//创建case class
//将RDD和case class关联
val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))

//导入隐式转换，如果不导入无法将RDD转换成DataFrame
//将RDD转换成DataFrame
import sqlContext.implicits._
val personDF = personRDD.toDF

//注册表
personDF.registerTempTable("intsmaze")
//传入SQL
val df = sqlContext.sql("select * from intsmaze order by age desc limit 2")

//将结果以JSON的方式存储到指定位置
df.write.json("hdfs://192.168.19.131:9000/personresult")

//停止Spark Context
sc.stop()
}
}
//case class一定要放到外面
case class Person(id: Int, name: String, age: Int)

spark shell中不需要导入sqlContext.implicits._是因为spark shell默认已经自动导入了。



打包提交到yarn集群：

/home/hadoop/app/spark/bin/spark-submit --class InferringSchema \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 512m \
--executor-memory 512m \
--executor-cores 2 \
--queue default \
/home/hadoop/sparksql-1.0-SNAPSHOT.jar

通过编程接口指定Schema（Programmatically Specifying the Schema）

当JavaBean不能被预先定义的时候，编程创建DataFrame分为三步：

从原来的RDD创建一个Row格式的RDD.

创建与RDD中Rows结构匹配的StructType，通过该StructType创建表示RDD的Schema.

通过SQLContext提供的createDataFrame方法创建DataFrame，方法参数为RDD的Schema.

import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}

object SpecifyingSchema {
def main(args: Array[String]) {
//创建SparkConf()并设置App名称
val conf = new SparkConf().setAppName("SQL-intsmaze")
//SQLContext要依赖SparkContext
val sc = new SparkContext(conf)
//创建SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)

//从指定的地址创建RDD
val personRDD = sc.textFile(args(0)).map(_.split(","))

//通过StructType直接指定每个字段的schema
val schema = StructType(
List(
StructField("id", IntegerType, true),
StructField("name", StringType, true),
StructField("age", IntegerType, true)
)
)

//将RDD映射到rowRDD
val rowRDD = personRDD.map(p => Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).toInt))

//将schema信息应用到rowRDD上
val personDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)

//注册表
personDataFrame.registerTempTable("intsmaze")
//执行SQL
val df = sqlContext.sql("select * from intsmaze order by age desc ")
//将结果以JSON的方式存储到指定位置
df.write.json(args(1))
//停止Spark Context
sc.stop()
}
}

将程序打成jar包，上传到spark集群，提交Spark任务

/home/hadoop/app/spark/bin/spark-submit --class SpecifyingSchema \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 512m \
--executor-memory 512m \
--executor-cores 2 \
--queue default \
/home/hadoop/sparksql-1.0-SNAPSHOT.jar \
hdfs://192.168.19.131:9000/person.txt hdfs://192.168.19.131:9000/intsmazeresult

/home/hadoop/app/spark/bin/spark-submit --class SpecifyingSchema \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-memory 512m \
--executor-memory 512m \
--executor-cores 2 \
--queue default \
/home/hadoop/sparksql-1.0-SNAPSHOT.jar \
hdfs://192.168.19.131:9000/person.txt hdfs://192.168.19.131:9000/intsmazeresult

在maven项目的pom.xml中添加Spark SQL的依赖

<dependency>
　　<groupId>org.apache.spark</groupId>
　　<artifactId>spark-sql_2.10</artifactId>
　　<version>1.6.2</version>
</dependency>