35、sparkSQL及DataFrame

Spark 1.0版本开始，推出了Spark SQL。其实最早使用的，都是Hadoop自己的Hive查询引擎；但是后来Spark提供了Shark；再后来Shark被淘汰，推出了Spark SQL。Shark的性能比Hive就要高出一个数量级，
而Spark SQL的性能又比Shark高出一个数量级。最早来说，Hive的诞生，主要是因为要让那些不熟悉Java，无法深入进行MapReduce编程的数据分析师，能够使用他们熟悉的关系型数据库的SQL模型，来操作HDFS上的数据。因此推出了Hive。H
ive底层基于MapReduce实现SQL功能，能够让数据分析人员，以及数据开发人员，方便的使用Hive进行数据仓库的建模和建设，然后使用SQL模型针对数据仓库中的数据进行统计和分析。但是Hive
有个致命的缺陷，就是它的底层基于MapReduce，而MapReduce的shuffle又是基于磁盘的，因此导致Hive的性能异常低下。进场出现复杂的SQL ETL，要运行数个小时，甚至数十个小时的情况。后来，Spark推出了Shark，Shark与Hive实际上还是紧密关联的，Shark底层很多东西还是依赖于Hive，但是修改了内存管理、物理计划、执行三个模块，底层使用Spark的基于内存的计算模型，
从而让性能比Hive提升了数倍到上百倍。然而，Shark还是它的问题所在，Shark底层依赖了Hive的语法解析器、查询优化器等组件，因此对于其性能的提升还是造成了制约。所以后来Spark团队决定，完全抛弃Shark，
推出了全新的Spark SQL项目。Spark SQL就不只是针对Hive中的数据了，而且可以支持其他很多数据源的查询。Spark SQL的特点
1、支持多种数据源：Hive、RDD、Parquet、JSON、JDBC等。
2、多种性能优化技术：in-memory columnar storage、byte-code generation、cost model动态评估等。
3、组件扩展性：对于SQL的语法解析器、分析器以及优化器，用户都可以自己重新开发，并且动态扩展。在2014年6月1日的时候，Spark宣布了不再开发Shark，全面转向Spark SQL的开发。Spark SQL的性能比Shark来说，又有了数倍的提升。Spark SQL的性能优化技术简介1、内存列存储（in-memory columnar storage）
内存列存储意味着，Spark SQL的数据，不是使用Java对象的方式来进行存储，而是使用面向列的内存存储的方式来进行存储。也就是说，每一列，作为一个数据存储的单位。
从而大大优化了内存使用的效率。采用了内存列存储之后，减少了对内存的消耗，也就避免了gc大量数据的性能开销。2、字节码生成技术（byte-code generation）
Spark SQL在其catalyst模块的expressions中增加了codegen模块，对于SQL语句中的计算表达式，比如select num + num from t这种的sql，就可以使用动态字节码生成技术来优化其性能。3、Scala代码编写的优化
对于Scala代码编写中，可能会造成较大性能开销的地方，自己重写，使用更加复杂的方式，来获取更好的性能。比如Option样例类、for循环、map/filter/foreach等高阶函数，
以及不可变对象，都改成了用null、while循环等来实现，并且重用可变的对象。

Spark SQL是Spark中的一个模块，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。同时Spark SQL还可以作为分布式的SQL查询引擎。
Spark SQL最重要的功能之一，就是从Hive中查询数据。DataFrame，可以理解为是，以列的形式组织的，分布式的数据集合。它其实和关系型数据库中的表非常类似，但是底层做了很多的优化。DataFrame可以通过很多来源进行构建，
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。

要使用Spark SQL，首先就得创建一个创建一个SQLContext对象(入口)，或者是它的子类的对象，比如HiveContext的对象。Java版本：
JavaSparkContext sc = ...;
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);Scala版本：
val sc: SparkContext = ...
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._

除了基本的SQLContext以外，还可以使用它的子类——HiveContext。HiveContext的功能除了包含SQLContext提供的所有功能之外，还包括了额外的专门针对Hive的一些功能。
这些额外功能包括：使用HiveQL语法来编写和执行SQL，使用Hive中的UDF函数，从Hive表中读取数据。要使用HiveContext，就必须预先安装好Hive，SQLContext支持的数据源，HiveContext也同样支持——而不只是支持Hive。对于Spark 1.3.x以上的版本，都推荐使用HiveContext，
因为其功能更加丰富和完善。Spark SQL还支持用spark.sql.dialect参数设置SQL的方言。使用SQLContext的setConf()即可进行设置。对于SQLContext，它只支持“sql”一种方言。对于HiveContext，
它默认的方言是“hiveql”。

使用SQLContext，可以从RDD、Hive表或者其他数据源，来创建一个DataFrame。以下是一个使用JSON文件创建DataFrame的例子：-------java版-------package cn.spark.study.sql;import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;public class DataFrameCreate {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameCreate");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); DataFrame df = sqlContext.read().json("hdfs://spark1:9000/students.json"); df.show(); }
}##student.txt
[root@spark1 sql]# cat students.json
{"id":1, "name":"leo", "age":18}
{"id":2, "name":"jack", "age":19}
{"id":3, "name":"marry", "age":17}##将student.txt上传到hdfs##打maven包，并上传到集群；#运行脚本
[root@spark1 sql]# cat dataframe_create.sh
/usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/bin/spark-submit \
--class cn.spark.study.sql.DataFrameCreate \
--num-executors 3 \
--driver-memory 100m \
--executor-memory 100m \
--executor-cores 3 \
--files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml \
--driver-class-path /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.17.jar \
/usr/local/spark-study/java/sql/saprk-study-java-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar \#结果
+---+---+-----+
|age| id| name|
+---+---+-----+
| 18| 1| leo|
| 19| 2| jack|
| 17| 3|marry|
+---+---+-----+

package cn.spark.study.sqlimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContextobject DataFrameCreate {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameCreate")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc) val df = sqlContext.read.json("hdfs://spark1:9000/students.json") df.show()
}
}#Export-->打jar包-->上传到服务器#运行脚本
[root@spark1 sql]# cat dataframe_create.sh
/usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/bin/spark-submit \
--class cn.spark.study.sql.DataFrameCreate \
--num-executors 3 \
--driver-memory 100m \
--executor-memory 100m \
--executor-cores 3 \
--files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml \
--driver-class-path /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.17.jar \
/usr/local/spark-study/scala/sql/spark-study-scala.jar \#结果+---+---+-----+
|age| id| name|
+---+---+-----+
| 18| 1| leo|
| 19| 2| jack|
| 17| 3|marry|
+---+---+-----+

Java版本
##创建出来的DataFrame完全可以理解为一张表
DataFrame df = sqlContext.read().json("hdfs://spark1:9000/students.json");##打印DataFram中所有的数据
df.show();##打印DataFram中的元数据(schema)
df.printSchema();##查询某一列所有的数据
df.select("name").show();##查询某几列所有的数据，并对列进行计算
df.select(df.col("name"), df.col("age").plus(1)).show();##根据某一列的值进行过滤
df.filter(df.col("age").gt(21)).show();##根据某一列进行分组，然后进行聚合
df.groupBy("age").count().show();Scala版本
val df = sqlContext.read.json("hdfs://spark1:9000/students.json")df.show()
df.printSchema()
df.select("name").show()
df.select(df("name"), df("age") + 1).show()
df.filter(df("age") > 21).show()
df.groupBy("age").count().show()