小编给大家分享一下SparkSQL怎么用，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
1.0以前： Shark
1.1.x开始：SparkSQL(只是测试性的) SQL
1.3.x: SparkSQL(正式版本)+Dataframe
1.5.x: SparkSQL 钨丝计划
1.6.x： SparkSQL+DataFrame+DataSet(测试版本)
2.x:
SparkSQL+DataFrame+DataSet(正式版本)
SparkSQL:还有其他的优化
StructuredStreaming(DataSet)
Spark on Hive和Hive on Spark
Spark on Hive：Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。
Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。
spark SQL是spark的一个模块，主要用于进行结构化数据的处理。它提供的最核心的编程抽象就是DataFrame。
提供一个编程抽象（DataFrame） 并且作为分布式 SQL查询引擎
DataFrame：它可以根据很多源进行构建，包括：结构化的数据文件，hive中的表，外部的关系型数据库，以及RDD
将Spark SQL转化为RDD，然后提交到集群执行
（1）容易整合
（2）统一的数据访问方式
（3）兼容 Hive
（4）标准的数据连接
SparkSession是Spark 2.0引如的新概念。SparkSession为用户提供了统一的切入点，来让用户学习spark的各项功能。
在spark的早期版本中，SparkContext是spark的主要切入点，由于RDD是主要的API，我们通过sparkcontext来创建和操作RDD。对于每个其他的API，我们需要使用不同的context。例如，对于Streming，我们需要使用StreamingContext；对于sql，使用sqlContext；对于Hive，使用hiveContext。但是随着DataSet和DataFrame的API逐渐成为标准的API，就需要为他们建立接入点。所以在spark2.0中，引入SparkSession作为DataSet和DataFrame API的切入点，SparkSession封装了SparkConf、SparkContext和SQLContext。为了向后兼容，SQLContext和HiveContext也被保存下来。
SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合（未来可能还会加上StreamingContext），所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了sparkContext，所以计算实际上是由sparkContext完成的。
特点：
---- 为用户提供一个统一的切入点使用Spark 各项功能
---- 允许用户通过它调用 DataFrame 和 Dataset 相关 API 来编写程序
---- 减少了用户需要了解的一些概念，可以很容易的与 Spark 进行交互
---- 与 Spark 交互之时不需要显示的创建 SparkConf, SparkContext 以及 SQlContext，这些对象已经封闭在 SparkSession 中
在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于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的目标。反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。
使用spark1.x版本的方式
测试数据目录：spark/examples/src/main/resources（spark的安装目录里面）
people.txt
//定义case class，相当于表结构
case class People(var name:String,var age:Int)
object TestDataFrame1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("RDDToDataFrame").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val context = new SQLContext(sc)
// 将本地的数据读入 RDD， 并将 RDD 与 case class 关联
val peopleRDD = sc.textFile("E:\\666\\people.txt")
.map(line => People(line.split(",")(0), line.split(",")(1).trim.toInt))
import context.implicits._
// 将RDD 转换成 DataFrames
val df = peopleRDD.toDF
//将DataFrames创建成一个临时的视图
df.createOrReplaceTempView("people")
//使用SQL语句进行查询
context.sql("select * from people").show()
}
}运行结果
object TestDataFrame2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("TestDataFrame2").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val fileRDD = sc.textFile("E:\\666\\people.txt")
// 将 RDD 数据映射成 Row，需要 import org.apache.spark.sql.Row
val rowRDD: RDD[Row] = fileRDD.map(line => {
val fields = line.split(",")
Row(fields(0), fields(1).trim.toInt)
})
// 创建 StructType 来定义结构
val structType: StructType = StructType(
//字段名，字段类型，是否可以为空
StructField("name", StringType, true) ::
StructField("age", IntegerType, true) :: Nil
)
/**
* rows: java.util.List[Row],
* schema: StructType
* */
val df: DataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD,structType)
df.createOrReplaceTempView("people")
sqlContext.sql("select * from people").show()
}
}运行结果
object TestDataFrame3 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("TestDataFrame2").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val df: DataFrame = sqlContext.read.json("E:\\666\\people.json")
df.createOrReplaceTempView("people")
sqlContext.sql("select * from people").show()
}
}
object TestRead {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("TestDataFrame2").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
//方式一
val df1 = sqlContext.read.json("E:\\666\\people.json")
val df2 = sqlContext.read.parquet("E:\\666\\users.parquet")
//方式二
val df3 = sqlContext.read.format("json").load("E:\\666\\people.json")
val df4 = sqlContext.read.format("parquet").load("E:\\666\\users.parquet")
//方式三，默认是parquet格式
val df5 = sqlContext.load("E:\\666\\users.parquet")
}
}object TestSave {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("TestDataFrame2").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val df1 = sqlContext.read.json("E:\\666\\people.json")
//方式一
df1.write.json("E:\\111")
df1.write.parquet("E:\\222")
//方式二
df1.write.format("json").save("E:\\333")
df1.write.format("parquet").save("E:\\444")
//方式三
df1.write.save("E:\\555")
}
}使用mode
df1.write.format("parquet").mode(SaveMode.Ignore).save("E:\\444")
参考4.1
参考4.1
5.3 数据源之Mysql
object TestMysql {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("TestMysql").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val url = "jdbc:mysql://192.168.123.102:3306/hivedb"
val table = "dbs"
val properties = new Properties()
properties.setProperty("user","root")
properties.setProperty("password","root")
//需要传入Mysql的URL、表明、properties（连接数据库的用户名密码）
val df = sqlContext.read.jdbc(url,table,properties)
df.createOrReplaceTempView("dbs")
sqlContext.sql("select * from dbs").show()
}
}运行结果
（1）准备工作
在pom.xml文件中添加依赖
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-hive --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>2.3.0</version> </dependency>
开发环境则把resource文件夹下添加hive-site.xml文件，集群环境把hive的配置文件要发到$SPARK_HOME/conf目录下
<configuration> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hivedb?createDatabaseIfNotExist=true</value> <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description> <!-- 如果 mysql 和 hive 在同一个服务器节点，那么请更改 hadoop02 为 localhost --> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> <description>username to use against metastore database</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>root</value> <description>password to use against metastore database</description> </property> <property> <name>hive.metastore.warehouse.dir</name> <value>/hive/warehouse</value> <description>hive default warehouse, if nessecory, change it</description> </property> </configuration>
（2）测试代码
object TestHive {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName(this.getClass.getSimpleName)
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new HiveContext(sc)
sqlContext.sql("select * from myhive.student").show()
}
}运行结果
SparkSQL 的元数据的状态有两种：
1、in_memory,用完了元数据也就丢了
2、hive , 通过hive去保存的，也就是说，hive的元数据存在哪儿，它的元数据也就存在哪儿。
换句话说，SparkSQL的数据仓库在建立在Hive之上实现的。我们要用SparkSQL去构建数据仓库的时候，必须依赖于Hive。
如果用户直接运行bin/spark-sql命令。会导致我们的元数据有两种状态：
1、in-memory状态：如果SPARK-HOME/conf目录下没有放置hive-site.xml文件，元数据的状态就是in-memory
2、hive状态：如果我们在SPARK-HOME/conf目录下放置了，hive-site.xml文件，那么默认情况下，spark-sql的元数据的状态就是hive.
以上是“SparkSQL怎么用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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