spark-sql入门（一）通过spark-shell命令行操作

水深无声 2023-05-22 06:39 127阅读 0赞

**SparkSQL**是spark用来处理结构化的一个模块，它提供一个抽象的数据集DataFrame,并且是作为分布式SQL查询引擎的应用

**   注：本文所有操作是基于ambari工具，搭建好了 hdfs yarn hive spark mapReduce 等大数据常用的组件**

# 一、进入spark命令窗口 #

输入命令   spark-shell

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3liNTQ2ODIyNjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

以上是各种报错的部分截图，原因是spark操文件时，用的是hdfs系统，使用hdfs系统必须hdfs账号来操作，

为了解决上述问题，切换用户到hdfs用户即可

退出重新进入

切换hdfs用户

su hdfs

重新进入spark-shell

spark-shell

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3liNTQ2ODIyNjEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

现在完全正常了，

# 二、创建DataFrames #

##      2.1、创建了一个数据集，实现了并行化 ##

val seq= Seq(("1","xiaoming",15),("2","xiaohong",20),("3","xiaobi",10))

var rdd1 = sc.parallelize(seq)

![20200416152753412.png][]

![20200416152840693.png][]

##  2.2、将当前的rdd对象转换为DataFrame对象(数据信息和数据结构信息存储到DataFrame) ##

val df = rdd1.toDF("id","name","age")

![20200416152954403.png][]

# 三、查询数据操作 #

##  3.1、DSL 风格语法 ##

df.select("name").show
    df.select("name","age").show
    //条件过滤
    df.select("name","age").filter("age >10").show
    //参数必须是一个字符串，filter中的表达式也需要时一个字符串

## ![20200416161744122.png][] ##

![20200416161828741.png][]

![20200416161856532.png][]

###     3.1.1、[参数是类名col (“列名”)][col] ###

df.select(“name”,“age”).filter(col(“age”) >10).show

![20200416162039428.png][]

###     3.1.2、分组统计个数 ###

df.groupBy("age").count().show()

![20200416162138809.png][]

###    3.1.3、打印DataFrame结构信息 ###

df.printSchema

![20200416162254155.png][]

##    3.2、SQL风格语法 ##

DataFrame的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行SQL查询，结果将作为一个DataFrame返回。

如果想使用SQL风格的语法，需要将DataFrame注册成表,注册方式如下

df.registerTempTable("t\_person")

表示 将DataFrame成t\_person表

###         3.2.1 、查询年龄最大的前两名 ###

spark.sql("select \* from t\_person order by age desc limit 2").show

![20200417104012341.png][]

###    3.2.2、显示表的Schema信息 ###

spark.sql("desc t\_person").show

![20200417104103175.png][]

### 3.2.3 、查询年龄大于30的人的信息 ###

spark.sql("select \* from t\_person where age > 10 ").show

![20200417104357386.png][]

## 3.3、DataSet 风格 ##

###     3.3.1. 、 什么是DataSet ###

DataSet是分布式的数据集合。DataSet是在Spark1.6中添加的新的接口。它集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及Spark SQL优化的执行引擎。DataSet可以通过JVM的对象进行构建，可以用函数式的转换（map/flatmap/filter）进行多种操作

###   3.3.2  、 DataFrame、DataSet、RDD的区别 ###

同样一组数据，分别形式如下

RDD中的长像：

![20200417104748237.png][]

DataFrame中的长像

![20200417104951978.png][]

Dataset中的长像

![20200417105203498.png][]

![20200417105220546.png][]

DataSet包含了DataFrame的功能，Spark2.0中两者统一，DataFrame表示为DataSet\[Row\]，即DataSet的子集。

（1）DataSet可以在编译时检查类型

（2）并且是面向对象的编程接口

相比DataFrame，Dataset提供了编译时类型检查，对于分布式程序来讲，提交一次作业太费劲了（要编译、打包、上传、运行），到提交到集群运行时才发现错误，这会浪费大量的时间，这也是引入Dataset的一个重要原因。

###    3.3.3  DataFrame与DataSet的互转 ###

DataFrame和DataSet可以相互转化。

（1）DataFrame转为 DataSet

df.as\[ElementType\]这样可以把DataFrame转化为DataSet。

（2）DataSet转为DataFrame

ds.toDF()这样可以把DataSet转化为DataFrame。

###      3.3.4.  创建DataSet ###

3.3.4.1 、通过spark.createDataset创建

val ds = spark.createDataset(1 to 10)

![20200417110142429.png][]

3.3.4.2、通toDS方法生成DataSet

定义一个类

case class Person(name:String,age:Long)

![20200417110746520.png][]

定义一个类的集合

val data = List(Person("zhangsan",20),Person("lisi",30))

![20200417110802791.png][]

转成DS

val ds = data.toDS

![20200417110824538.png][]

查看DS

ds.show

![20200417110914519.png][]

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[20200417110914519.png]: /images/20230521/781deb059806492a961c74fc352934a1.png