1 快速入门
SparkSQL是Spark的一个模块, 用于处理海量结构化数据。
SparkSQL是非常成熟的 海量结构化数据处理框架.
学习SparkSQL主要在2个点:
- SparkSQL本身十分优秀, 支持SQL语言\性能强\可以自动优化\API简单\兼容HIVE等等。
- 企业大面积在使用SparkSQL处理业务数据。
- 离线开发
- 数仓搭建
- 科学计算
- 数据分析
特点：
2 SparkSQL概述
2.1 SparkSQL和Hive的异同
2.2 SparkSQL的数据抽象
2.3 SparkSession对象
在RDD阶段，程序的执行入口对象是： SparkContext。
在Spark 2.0后，推出了SparkSession对象，作为Spark编码的统一入口对象。
SparkSession对象可以：
- 用于
SparkSQL编程作为入口对象。 - 用于
SparkCore编程，可以通过SparkSession对象中获取到SparkContext。
所以，后续执行环境入口对象，统一变更为SparkSession对象。
2.4 SparkSession对象
# coding:utf8
# SparkSQL 中的入口对象是SparkSession对象
from pyspark.sql import SparkSession
if __name__ == '__main__':
# 构建SparkSession对象, 这个对象是 构建器模式 通过builder方法来构建
spark = SparkSession.builder.\
appName("local[*]").\
config("spark.sql.shuffle.partitions", "4").\
getOrCreate()
# appName 设置程序名称, config设置一些常用属性
# 最后通过getOrCreate()方法 创建SparkSession对象
3 DataFrame入门和操作
3.1 DataFrame的组成
在结构层面：
- StructType对象描述整个DataFrame的表结构。
- StructField对象描述一个列的信息。
在数据层面:
- Row对象记录一行数据。
- Column对象记录一列数据并包含列的信。
StructType描述，如下图：
一个StructField记录：列名、列类型、列是否运行为空。
多个StructField组成一个StructType对象。
一个StructType对象可以描述一个DataFrame：有几个列、每个列的名字和类型、每个列是否为空。
3.2 DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式1
DataFrame对象可以从RDD转换而来，都是分布式数据集，其实就是转换一下内部存储的结构，转换为二维表结构。
# 首先构建一个RDD rdd[(name, age), ()]
rdd = sc.textFile("../data/sql/people.txt").\
map(lambda x: x.split(',')).\
map(lambda x: [x[0], int(x[1])]) # 需要做类型转换, 因为类型从RDD中探测
# 构建DF方式1
df = spark.createDataFrame(rdd, schema = ['name', 'age'])
通过SparkSession对象的createDataFrame方法来将RDD转换为DataFrame，这里只传入列名称，类型从RDD中进行推断，是否允许为空默认为允许（True）。
3.3 DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式2
通过StructType对象来定义DataFrame的“表结构”转换RDD
# 创建DF , 首先创建RDD 将RDD转DF
rdd = sc.textFile("../data/sql/stu_score.txt").\
map(lambda x:x.split(',')).\
map(lambda x:(int(x[0]), x[1], int(x[2])))
# StructType 类
# 这个类 可以定义整个DataFrame中的Schema
schema = StructType().\
add("id", IntegerType(), nullable=False).\
add("name", StringType(), nullable=True).\
add("score", IntegerType(), nullable=False)
# 一个add方法 定义一个列的信息, 如果有3个列, 就写三个add, 每一个add代表一个StructField
# add方法: 参数1: 列名称, 参数2: 列类型, 参数3: 是否允许为空
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
3.4 DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式3
使用RDD的toDF方法转换RDD
# StructType 类
# 这个类 可以定义整个DataFrame中的Schema
schema = StructType().\
add("id", IntegerType(), nullable=False).\
add("name", StringType(), nullable=True).\
add("score", IntegerType(), nullable=False)
# 一个add方法 定义一个列的信息, 如果有3个列, 就写三个add
# add方法: 参数1: 列名称, 参数2: 列类型, 参数3: 是否允许为空
# 方式1: 只传列名, 类型靠推断, 是否允许为空是true
df = rdd.toDF(['id', 'subject', 'score'])
df.printSchema()
df.show()
# 方式2: 传入完整的Schema描述对象StructType
df = rdd.toDF(schema)
df.printSchema()
df.show()
3.5 DataFrame的代码构建 - 基于Pandas的DataFrame
将Pandas的DataFrame对象，转变为分布式的SparkSQL
# 构建Pandas的DF
pdf = pd.DataFrame({
"id": [1, 2, 3],
"name": ["张大仙", '王晓晓', '王大锤'],
"age": [11, 11, 11]
})
# 将Pandas的DF对象转换成Spark的DF
df = spark.createDataFrame(pdf)
3.6 DataFrame的代码构建 - 读取外部数据
通过SparkSQL的统一API进行数据读取构建DataFrame
sparksession.read.format("text|csv|json|parquet|orc|avro|jdbc|......")
.option("K", "V") # option可选
.schema(StructType | String) # STRING的语法如.schema("name STRING", "age INT")
.load("被读取文件的路径, 支持本地文件系统和HDFS")
读取text数据源
使用format(“text”)读取文本数据，读取到的DataFrame只会有一个列，列名默认称之为：value。
schema = StructType().add("data", StringType(), nullable=True)
df = spark.read.format("text")\
.schema(schema)\
.load("../data/sql/people.txt")
读取json数据源
使用format(“json”)读取json数据
df = spark.read.format("json").\
load("../data/sql/people.json")
# JSON 类型 一般不用写.schema, json自带, json带有列名 和列类型(字符串和数字)
df.printSchema()
df.show()
读取csv数据源
使用format(“csv”)读取csv数据
df = spark.read.format("csv")\
.option("sep", ";")\ # 列分隔符
.option("header", False)\ # 是否有CSV标头
.option("encoding", "utf-8")\ # 编码
.schema("name STRING, age INT, job STRING")\ # 指定列名和类型
.load("../data/sql/people.csv") # 路径
df.printSchema()
df.show()
读取parquet数据源
使用format(“parquet”)读取parquet数据
# parquet 自带schema, 直接load啥也不需要了
df = spark.read.format("parquet").\
load("../data/sql/users.parquet")
df.printSchema()
df.show()
注意：
parquet: 是Spark中常用的一种列式存储文件格式，和Hive中的ORC差不多, 他俩都是列存储格式
parquet对比普通的文本文件的区别:
- parquet 内置schema (列名\ 列类型\ 是否为空)。
- 存储是以列作为存储格式。
- 存储是序列化存储在文件中的(有压缩属性体积小)。
Parquet文件不能直接打开查看，如果想要查看内容，可以在PyCharm中安装如下插件来查看：
3.7 DataFrame的入门操作
DataFrame支持两种风格进行编程，分别是：DSL风格和SQL风格。
- DSL语法风格：
DSL称之为：领域特定语言。其实就是指DataFrame的特有API，DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data。比如：df.where().limit()。 - SQL语法风格
SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据，比如：spark.sql(“SELECT * FROM xxx)。
DSL - show 方法
功能：展示DataFrame中的数据, 默认展示20条。
语法：
df.show(参数1, 参数2)
- 参数1: 默认是20, 控制展示多少条
- 参数2: 是否阶段列, 默认只输出20个字符的长度, 过长不显示, 要显示的话 请填入 truncate = True
DSL - printSchema方法
功能：打印输出df的schema信息
语法：
df.printSchema()
例如：
DSL - select
功能：选择DataFrame中的指定列（通过传入参数进行指定）
语法：
可传递：
- 可变参数的cols对象，cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串
列名来指定列。 List[Column]对象或者List[str]对象， 用来选择多个列。
DSL - filter和where
功能：过滤DataFrame内的数据，返回一个过滤后的DataFrame
语法：
df.filter()
df.where()
where和filter功能上是等价的。
DSL - groupBy 分组
功能：按照指定的列进行数据的分组， 返回值是GroupedData对象
语法：
df.groupBy()
传入参数和select一样，支持多种形式，不管怎么传意思就是告诉spark
按照哪个列分组。
GroupedData对象
GroupedData对象是一个特殊的DataFrame数据集，其类全名：<class 'pyspark.sql.group.GroupedData'>，这个对象是经过groupBy后得到的返回值， 内部记录了 以分组形式存储的数据。
GroupedData对象其实也有很多API，像：min、max、avg、sum、等等许多方法都存在。
SQL风格语法 - 注册DataFrame成为表
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语句查询，结果返回一个DataFrame。
如果想使用SQL风格的语法，需要将DataFrame注册成表,采用如下的方式：
SQL风格语法 - 使用SQL查询
pyspark.sql.functions 包
PySpark提供了一个包: pyspark.sql.functions，这个包里面提供了 一系列的计算函数供SparkSQL使用。
导包
from pyspark.sql import functions as F
3.8 SparkSQL Shuffle 分区数目
3.9 SparkSQL 数据清洗API
在大数据处理之前，首先要对数据进行清洗，有去重，删除缺值，填充缺值等等。
3.10 DataFrame数据写出
3.11 DataFrame 通过JDBC读写数据库（MySQL示例）
转载：https://blog.csdn.net/wu2374633583/article/details/128075069