SparkSQL（一）--(SQL+DataFrame+functions+DataSet)

ゝ一纸荒年。 2021-11-11 00:20 303阅读 0赞

# 常见的SQL On Hadoop框架 #

*  hive（非常重要）：最原始的on hadoop的方案，由facebook贡献；将sql转化为底层MR/Tez/Spark作业；hive的metastore存储了表和库的所有信息，而且他几乎是和所有 on hadoop的框架通用的，hive2.x.x版本速度上有了很大提升
 *  impala（生产上很少用）：可以使用hive的metastore，它推荐的数据格式是parquet，故我们可以通过spark sql 将文本格式等数据转换为parquet格式
 *  presto（生产上很少用）：facebook出产。DJ用的最多
 *  shark（淘汰）：spark sql的前生，将spqrksql转换为RDD进行操作，已经舍弃
 *  drill（生产上很少用）：可以用sql操作Habse、hdfs、s3、hive、等各种不同组件上的数据
 *  phoenix（重要）：架构在Hbase之上的一种查询组件、（必选）可以用sql查询Hbase数据，也支持与spark、hive、kafka交互等，如引入phoenix-spark相关jar包后，spark可读取phoenix数据以及存储数据到phoenix上，可在github.com/apache/phoenix查看
 *  Spark SQL（极其重要）：是spark的一个模块，用于出来结构化数据，它相较于RDD，底层自己会做一些优化。
 *  Hive、impala、prestore、spark sql 他们都是能共用一套MetaStore，故他们互相间的计算访问或迁移是非常简单的，没有任何壁垒

# Spark  SQL 简介 #

## 误区 ##

*  spark sql就是写sql！这个说法是非常片面的，它是通过sql、DataFrame、DataSet来处理结构化的数据
 *  hive on spark 就是spark sql！完全错误的观念，两个是完全不同的概念，完全不是同一个东西

## spark sql的版本历史 ##

*  Shark：1.0之后被遗弃
 *  Spark SQL诞生版本：1.0
 *  spark SQL正式版本：1.3版本，此版本中推出了DataFrame，取代了原有的ShchemaRDD
 *  Spark SQL DataSet诞生：1.6版本，他更加的强约束

## SQL ##

*  spark sql 和hive的sql语法几乎没有区别，主要用于查询数据。而且生产上代码应多食用DF和DS的API避免直接使用SQL，因为一般做的是平台，是针对用户的web UI上的sql进行API封装，其次SQL不能让错误在编译时提前发现，sql写错了，也是申请到资源后Executor运行时报错，并不友好

# SQL Combiner Hive(重要) #

*  由于Spark SQL 与Hive可共用一套MetaStore，故Spark SQL 可通过Hive的MetaStore来访问操作hive上的数据（会Spark SQL 后Hive是真的可以被彻底放弃了）。

1.  第一步：将hive-site.xml文件拷贝到Spark的conf目录下即可
2.  第二步：将mysql的jdbc  jar通过-jar以及-driver -class传给spark，注意虽然可cp jar到lib目录下，但是会使所有的作业生效，这样会影响别人不可取，可通过Spark UI查看相关的jars。

*  ## 通过spark-shell脚本操作hive ##

[hadoop@hadoop001 lib]$ spark-shell --master local[2]  --jars /home/hadoop/lib/mysql-connector-java.jar  --driver-class-path  /home/hadoop/lib/mysql-connector-java.jar
    
    19/06/17 15:10:38 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://hadoop001:4040
    Spark context available as 'sc' (master = local[2], app id = local-1560755459155).
    Spark session available as 'spark'.
    Welcome to
          ____              __
         / __/__  ___ _____/ /__
        _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
       /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.2
          /_/
             
    Using Scala version 2.11.12 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_161)
    Type in expressions to have them evaluated.
    Type :help for more information.
    
    scala> 
    
    scala> spark.sql("show databases").show
    +------------+
    |databaseName|
    +------------+
    |     default|
    |   hadoop_g6|
    |    ruoze_d6|
    +------------+

scala> spark.sql("use default").show()  
\++  
||  
\++  
\++

*  ## 通过spark-sql脚本操作hive ##

[hadoop@hadoop001 bin]$ ./spark-sql --jars /home/hadoop/lib/mysql-connector-java.jar  --driver-class-path  /home/hadoop/lib/mysql-connector-java.jar
    spark-sql (default)> show tables;

default customer false  
default dual false  
default g6\_access false  
default g6\_access\_lzo false  
default g6\_access\_lzo\_split false  
default g6\_access\_orc false  
default g6\_access\_orc\_none false  
default g6\_access\_par false  
default g6\_access\_par\_zip false  
default g6\_access\_rc false  
default g6\_access\_seq false  
default makedata\_job false  
default order false  
default traffic\_info false  
default tv\_info false  
Time taken: 13.567 seconds, Fetched 15 row(s)

*  ## 通过Spark的beeline操作hive ##

[hadoop@hadoop001 sbin]$ /home/hadoop/app/spark-2.4.2-bin-2.6.0-cdh5.7.0/sbin/start-thriftserver.sh   --jars /home/hadoop/lib/mysql-connector-java.jar  --driver-class-path  /home/hadoop/lib/mysql-connector-java.jar
    starting org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2, logging to /home/hadoop/app/spark-2.4.2-bin-2.6.0-cdh5.7.0/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.HiveThriftServer2-1-hadoop001.out
    [hadoop@hadoop001 sbin]$ /home/hadoop/app/spark-2.4.2-bin-2.6.0-cdh5.7.0/bin/beeline -u jdbc:hive2://hadoop001:10000/default -

Connecting to jdbc:hive2://hadoop001:10000/default  
19/06/17 15:27:31 INFO jdbc.Utils: Supplied authorities: hadoop001:10000  
19/06/17 15:27:31 INFO jdbc.Utils: Resolved authority: hadoop001:10000  
19/06/17 15:27:32 INFO jdbc.HiveConnection: Will try to open client transport with JDBC Uri: jdbc:hive2://hadoop001:10000/default  
Connected to: Spark SQL (version 2.4.2)  
Driver: Hive JDBC (version 1.2.1.spark2)  
Transaction isolation: TRANSACTION\_REPEATABLE\_READ  
Beeline version 1.2.1.spark2 by Apache Hive  
0: jdbc:hive2://hadoop001:10000/default> show tables;

# RDD and DataSet and DataFrame关系 #

*  RDD很多高级函数操作（map、fileter、sort等）DataSet、DataFrame都会有
 *  RDD\[T\],spark并不知道T的具体结构，而DataSet、DataFrame，spark会了解其结构
 *  DataSet==RDD\[Row\]、DataFrame=RDD+Schema
 *  DataSet、DataFrame可直接转换为RDD
 *  DataSet可通过RDD\[Row\]货DF生成
 *  DataFrame可通过RDD\[CaseClass\]或者\[Row\]+Schema

*  ## SparkSession对象 ##

SparkSession它是所有编程的入口，所有的context都可有通过它获取，创建方式如下：

val spark = SparkSession.builder().appName("XX").master("local[2]").config("XX","XX").getOrCreate()
    
    spark.stop()

转载于:https://www.cnblogs.com/xuziyu/p/11044910.html