SparkSession：这是一个新入口，取代了原本的SQLContext与HiveContext。对于DataFrame API的用户来说，Spark常见的混乱源头来自于使用哪个“context”。现在使用SparkSession，它作为单个入口可以兼容两者，注意原本的SQLContext与HiveContext仍然保留，以支持向下兼容。

文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-getting-started.html#starting-point-sparksession

1）、添加MAVEN依赖

<dependency>

    <groupId>org.apache.spark</groupId>

    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>

    <version>2.4.5</version>

</dependency>

2）、SparkSession对象实例通过建造者模式构建，代码如下：

其中①表示导入SparkSession所在的包，②表示建造者模式构建对象和设置属性，③表示导入SparkSession类中implicits对象object中隐式转换函数。

3）、范例演示：构建SparkSession实例，加载文本数据，统计条目数。

package cn.itcast.sql


import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示SparkSQL
 */
object SparkSQLDemo00_hello {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.准备SparkSQL开发环境
    println(this.getClass.getSimpleName)
    println(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")).master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    val df1: DataFrame = spark.read.text("data/input/text")
    val df2: DataFrame = spark.read.json("data/input/json")
    val df3: DataFrame = spark.read.csv("data/input/csv")
    val df4: DataFrame = spark.read.parquet("data/input/parquet")

    df1.printSchema()
    df1.show(false)
    df2.printSchema()
    df2.show(false)
    df3.printSchema()
    df3.show(false)
    df4.printSchema()
    df4.show(false)


    df1.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).text("data/output/text")
    df2.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).json("data/output/json")
    df3.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).csv("data/output/csv")
    df4.coalesce(1).write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("data/output/parquet")

    //关闭资源
    sc.stop()
    spark.stop()
  }
}

使用SparkSession加载数据源数据，将其封装到DataFrame或Dataset中，直接使用show函数就可以显示样本数据（默认显示前20条）。

Spark2.0使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能。 SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。SparkSession亦提供了HiveQL以及其他依赖于Hive的功能的支持。

获取DataFrame/DataSet

实际项目开发中，往往需要将RDD数据集转换为DataFrame，本质上就是给RDD加上Schema信息，官方提供两种方式：类型推断和自定义Schema。

官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-getting-started.html#interoperating-with-rdds

使用样例类

当RDD中数据类型CaseClass样例类时，通过反射Reflecttion获取属性名称和类型，构建Schema，应用到RDD数据集，将其转换为DataFrame。

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示基于RDD创建DataFrame--使用样例类
 */
object CreateDataFrameDemo1 {
  case class Person(id:Int,name:String,age:Int)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.准备环境-SparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSQL").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    //2.加载数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/person.txt")

    //3.切割
    //val value: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))//错误的
    val linesArrayRDD: RDD[Array[String]] = lines.map(_.split(" "))

    //4.将每一行(每一个Array)转为样例类(相当于添加了Schema)
    val personRDD: RDD[Person] = linesArrayRDD.map(arr=>Person(arr(0).toInt,arr(1),arr(2).toInt))

    //5.将RDD转为DataFrame(DF)
    //注意:RDD的API中没有toDF方法,需要导入隐式转换!
    import spark.implicits._
    val personDF: DataFrame = personRDD.toDF

    //6.查看约束
    personDF.printSchema()

    //7.查看分布式表中的数据集
    personDF.show(6,false)//false表示不截断列名,也就是列名很长的时候不会用...代替
  }
}

此种方式要求RDD数据类型必须为CaseClass，转换的DataFrame中字段名称就是CaseClass中属性名称。

指定类型+列名

除了上述两种方式将RDD转换为DataFrame以外，SparkSQL中提供一个函数：toDF，通过指定列名称，将数据类型为元组的RDD或Seq转换为DataFrame，实际开发中也常常使用。

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示基于RDD创建DataFrame--使用类型加列名
 */
object CreateDataFrameDemo2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.准备环境-SparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSQL").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    //2.加载数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/person.txt")

    //3.切割
    //val value: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))//错误的
    val linesArrayRDD: RDD[Array[String]] = lines.map(_.split(" "))

    //4.将每一行(每一个Array)转为三元组(相当于有了类型!)
    val personWithColumnsTypeRDD: RDD[(Int, String, Int)] = linesArrayRDD.map(arr=>(arr(0).toInt,arr(1),arr(2).toInt))

    //5.将RDD转为DataFrame(DF)并指定列名
    //注意:RDD的API中没有toDF方法,需要导入隐式转换!
    import spark.implicits._
    val personDF: DataFrame = personWithColumnsTypeRDD.toDF("id","name","age")

    //6.查看约束
    personDF.printSchema()

    //7.查看分布式表中的数据集
    personDF.show(6,false)//false表示不截断列名,也就是列名很长的时候不会用...代替
  }
}

自定义Schema

依据RDD中数据自定义Schema，类型为StructType，每个字段的约束使用StructField定义，具体步骤如下：

第一步、RDD中数据类型为Row：RDD[Row]；

第二步、针对Row中数据定义Schema：StructType；

第三步、使用SparkSession中方法将定义的Schema应用到RDD[Row]上；

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, LongType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示基于RDD创建DataFrame--使用StructType
 */
object CreateDataFrameDemo3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.准备环境-SparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSQL").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    //2.加载数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/person.txt")

    //3.切割
    //val value: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))//错误的
    val linesArrayRDD: RDD[Array[String]] = lines.map(_.split(" "))

    //4.将每一行(每一个Array)转为Row
    val rowRDD: RDD[Row] = linesArrayRDD.map(arr=>Row(arr(0).toInt,arr(1),arr(2).toInt))

    //5.将RDD转为DataFrame(DF)并指定列名
    //注意:RDD的API中没有toDF方法,需要导入隐式转换!
    import spark.implicits._
    /*val schema: StructType = StructType(
          StructField("id", IntegerType, false) ::
          StructField("name", StringType, false) ::
          StructField("age", IntegerType, false) :: Nil)*/
    val schema: StructType = StructType(List(
      StructField("id", IntegerType, false),
      StructField("name", StringType, false),
      StructField("age", IntegerType, false)
    ))
    val personDF: DataFrame = spark.createDataFrame(rowRDD,schema)

    //6.查看约束
    personDF.printSchema()

    //7.查看分布式表中的数据集
    personDF.show(6,false)//false表示不截断列名,也就是列名很长的时候不会用...代替
  }

}

此种方式可以更加体会到DataFrame = RDD[Row] + Schema组成，在实际项目开发中灵活的选择方式将RDD转换为DataFrame。

RDD、DF、DS相互转换

实际项目开发中，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。

1）、RDD转换DataFrame或者Dataset

转换DataFrame时，定义Schema信息，两种方式

转换为Dataset时，不仅需要Schema信息，还需要RDD数据类型为CaseClass类型

2）、Dataset或DataFrame转换RDD

由于Dataset或DataFrame底层就是RDD，所以直接调用rdd函数即可转换

dataframe.rdd 或者dataset.rdd

3）、DataFrame与Dataset之间转换

由于DataFrame为Dataset特例，所以Dataset直接调用toDF函数转换为DataFrame

当将DataFrame转换为Dataset时，使用函数as[Type]，指定CaseClass类型即可。

RDD、DataFrame和DataSet之间的转换如下，假设有个样例类：case class Emp(name: String)，相互转换

RDD转换到DataFrame：rdd.toDF(“name”)

RDD转换到Dataset：rdd.map(x => Emp(x)).toDS

DataFrame转换到Dataset：df.as[Emp]

DataFrame转换到RDD：df.rdd

Dataset转换到DataFrame：ds.toDF

Dataset转换到RDD：ds.rdd

注意：

RDD与DataFrame或者DataSet进行操作，都需要引入隐式转换import spark.implicits._，其中的spark是SparkSession对象的名称！

package cn.itcast.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示基于RDD/DataFrame/DataSet三者之间的相互转换
 */
object TransformationDemo {
  case class Person(id:Int,name:String,age:Int)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.准备环境-SparkSession
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSQL").master("local[*]").getOrCreate()
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    //2.加载数据
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("data/input/person.txt")

    //3.切割
    //val value: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))//错误的
    val linesArrayRDD: RDD[Array[String]] = lines.map(_.split(" "))

    //4.将每一行(每一个Array)转为样例类(相当于添加了Schema)
    val personRDD: RDD[Person] = linesArrayRDD.map(arr=>Person(arr(0).toInt,arr(1),arr(2).toInt))

    //5.将RDD转为DataFrame(DF)
    //注意:RDD的API中没有toDF方法,需要导入隐式转换!
    import spark.implicits._
    //转换1:rdd-->df
    val personDF: DataFrame = personRDD.toDF //注意:DataFrame没有泛型
    //转换2:rdd-->ds
    val personDS: Dataset[Person] = personRDD.toDS() //注意:Dataset具有泛型
    //转换3:df-->rdd
    val rdd: RDD[Row] = personDF.rdd //注意:DataFrame没有泛型,也就是不知道里面是Person,所以转为rdd之后统一的使用Row表示里面是很多行
    //转换4:ds-->rdd
    val rdd1: RDD[Person] = personDS.rdd //注意:Dataset具有泛型,所以转为rdd之后还有原来泛型!
    //转换5:ds-->df
    val dataFrame: DataFrame = personDS.toDF()
    //转换5:df-->ds
    val personDS2: Dataset[Person] = personDF.as[Person]
    
    //目前DataFrame和DataSet使用类似,如:也有show/createOrReplaceTempView/select
    personDS.show()
    personDS.createOrReplaceTempView("t_person")
    personDS.select("name").show()
  
  }
}

2021年大数据Spark - Lanson

2021年大数据Spark（二十五）：SparkSQL的RDD、DF、DS相关操作

RDD、DF、DS相关操作

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