【SparkSQL】DataFrame入门（重点：df代码操作、数据清洗API、通过JDBC读写数据库）

【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍DataFrame的组成、DataFrame的代码构建、DataFrame的入门操作、词频统计案例、电影数据分析、SparkSQL Shuffle 分区数目、SparkSQL 数据清洗API、DataFrame数据写出、DataFrame 通过JDBC读写数据库（MySQL示例）

后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞👍，关注一下吧】

上一篇文章：《【SparkSQL】基础入门（重点：SparkSQL和Hive的异同、SparkSQL数据抽象）》

3. DataFrame入门

3.1 DataFrame的组成

DataFrame是一个二维表结构，那么表格结构就有无法
绕开的三个点：

行
列
表结构描述

比如，在MySQL中的一张表：

由许多行组成
数据也被分成多个列
表也有表结构信息（列、列名、列类型、列约束等）

基于这个前提，DataFrame的组成如下：

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息

在这里插入图片描述
如图，在表结构层面，DataFrame的表结构由：
StructType描述，如下图：

在这里插入图片描述
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

同时，一行数据描述为Row对象，如Row(1, 张三, 11)
一列数据描述为Column对象，Column对象包含一列数据和列的信息

3.2 DataFrame的代码构建

1. 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

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）

# coding:utf8

from pyspark.sql import SparkSession


if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # 基于RDD转换成DataFrame
    rdd = sc.textFile("rent.txt").\
        map(lambda x: x.split(",")).\
        map(lambda x: (x[0], x[1], int(x[2])))

    # 构建DataFrame对象
    # 参数1 被转换的RDD
    # 参数2 指定列名, 通过list的形式指定, 按照顺序依次提供字符串名称即可
    df = spark.createDataFrame(rdd, schema=['address', 'area', 'price'])

    # 打印DataFrame的表结构
    df.printSchema()

    # 打印df中的数据
    # 参数1 表示 展示出多少条数据, 默认不传的话是20
    # 参数2 表示是否对列进行截断, 如果列的数据长度超过20个字符串长度, 后续的内容不显示以...代替
    # 如果给False 表示不阶段全部显示, 默认是True
    df.show(20, False)

    # 将DF对象转换成临时视图表, 可供sql语句查询
    df.createOrReplaceTempView("people")
    spark.sql("select * from people where price > 2000").show()

2. 基于RDD方式2

将RDD转换为DataFrame方式2：
通过StructType对象来定义DataFrame的“表结构”转换RDD

# coding:utf8

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # 基于RDD转换成DataFrame
    rdd = sc.textFile("rent.txt").\
        map(lambda x: x.split(",")).\
        map(lambda x: (x[0], x[1], int(x[2])))

    # 构建表结构的描述对象: StructType对象
    schema = StructType().\
        add("address", StringType(), nullable=True).\
        add("area", StringType(), nullable=True).\
        add("price", IntegerType(), nullable=True)

    # 基于StructType对象去构建RDD到DF的转换
    df = spark.createDataFrame(rdd, schema=schema)

    df.printSchema()
    df.show()

3. 基于RDD方式3

将RDD转换为DataFrame方式3：
使用RDD的toDF方法转换RDD

# coding:utf8

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # 基于RDD转换成DataFrame
    rdd = sc.textFile("rent.txt").\
        map(lambda x: x.split(",")).\
        map(lambda x: (x[0], x[1], int(x[2])))

    # 1. toDF的方式构建DataFrame
    df1 = rdd.toDF(["address", "area", "price"])
    df1.printSchema()
    df1.show()

    # 2. toDF的方式2 通过StructType来构建
    schema = StructType().\
        add("address", StringType(), nullable=True).\
        add("area", StringType(), nullable=True).\
        add("price", IntegerType(), nullable=True)

    df2 = rdd.toDF(schema=schema)
    df2.printSchema()
    df2.show()

4. 基于Pandas的DataFrame

将Pandas的DataFrame对象，转变为分布式的SparkSQL DataFrame对象

# coding:utf8
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # 基于Pandas的DataFrame构建SparkSQL的DataFrame对象
    pdf = pd.DataFrame(
        {
            "id": [1, 2, 3],
            "name": ["张大仙", "王晓晓", "吕不为"],
            "age": [11, 21, 11]
        }
    )

    df = spark.createDataFrame(pdf)

    df.printSchema()
    df.show()

5. 读取外部数据-test

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

# coding:utf8
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # 构建StructType, text数据源, 读取数据的特点是, 将一整行只作为`一个列`读取, 默认列名是value 类型是String
    schema = StructType().\
        add("data", StringType(), nullable=True)
    df = spark.read.format("text").schema(schema=schema).load("rent.txt")

    df.printSchema()
    df.show()

6. 读取外部数据-json

读取json数据源
使用format(“json”)读取json数据

# coding:utf8
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # JSON类型自带有Schema信息
    df = spark.read.format("json").load("rent.json")
    df.printSchema()
    df.show()

7. 读取外部数据-csv

读取csv数据源
使用format(“csv”)读取csv数据

# coding:utf8
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # 读取csv文件
    df = spark.read.format("csv").\
        option("sep", ",").\
        option("header", True).\
        option("encoding", "utf-8").\
        schema("address STRING, area STRING, price INT").\
        load("rent.csv")

    df.printSchema()
    df.show()

8. 读取外部数据-parquet

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)

pycharm查看parquet文件插件：Avro and Parquet Viewer

读取parquet数据源
使用format(“parquet”)读取parquet数据

# coding:utf8
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # 读取parquet类型的文件
    df = spark.read.format("parquet").load("rent.parquet")

    df.printSchema()
    df.show()

3.3 DataFrame的入门操作

DataFrame支持两种风格进行编程，分别是：

DSL风格
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)

1. DSL风格代码演示

# coding:utf8
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    df = spark.read.format("csv").\
        schema("address STRING, area STRING, price INT").\
        load("rent.txt")

    # Column对象的获取
    address_column = df['address']
    price_column = df['price']

    # TODO: DLS风格演示
    df.select(["address", "price"]).show()
    df.select("address", "price").show()
    df.select(address_column, price_column).show()

    # 1. filter API
    df.filter("price > 2500").show()
    df.filter(df['price'] > 2500).show()

    # 2. where API
    df.where("price > 2500").show()
    df.where(df['price']> 2500).show()

    # 3. group By API
    df.groupBy("address").count().show()
    df.groupBy(df['address']).count().show()


    # df.groupBy API的返回值 GroupedData
    # GroupedData对象 不是DataFrame
    # 它是一个 有分组关系的数据结构, 有一些API供我们对分组做聚合
    # SQL: group by 后接上聚合: sum avg count min man
    # GroupedData 类似于SQL分组后的数据结构, 同样有上述5种聚合方法
    # GroupedData 调用聚合方法后, 返回值依旧是DataFrame
    # GroupedData 只是一个中转的对象, 最终还是要获得DataFrame的结果
    r = df.groupBy("address")

2. SQL风格代码演示

# coding:utf8
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    df = spark.read.format("csv").\
        schema("address STRING, area STRING, price INT").\
        load("rent.txt")

    # 注册成临时表
    df.createTempView("rent")  # 注册临时视图(表)
    df.createOrReplaceTempView("rent_2")  # 注册 或者 替换  临时视图
    df.createGlobalTempView("rent_3")  # 注册全局临时视图 全局临时视图在使用的时候 需要在前面带上global_temp. 前缀

    # 可以通过SparkSession对象的sql api来完成sql语句的执行
    spark.sql("SELECT area, COUNT(*) AS cnt FROM rent GROUP BY area").show()
    spark.sql("SELECT area, COUNT(*) AS cnt FROM rent_2 GROUP BY area").show()
    spark.sql("SELECT area, COUNT(*) AS cnt FROM global_temp.rent_3 GROUP BY area").show()

3.4 词频统计案例

我们来完成一个单词计数需求，使用DSL和SQL两种风格来实现。

# coding:utf8
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, IntegerType, StringType
from pyspark.sql import functions as F

if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # words.txt:
    # hello hadoop
    # hello spark
    # hello flink

    # TODO 1: SQL 风格进行处理
    rdd = sc.textFile("words.txt").\
        flatMap(lambda x: x.split(" ")).\
        map(lambda x: [x])

    df = rdd.toDF(["word"])

    # 注册DF为表格
    df.createTempView("words")
    spark.sql("select word, count(*) as cnt from words group by word order by cnt desc").show()

    # TODO 2: DSL 风格处理
    df = spark.read.format("text").load("words.txt")

    # withColumn方法
    # 方法功能: 对已存在的列进行操作, 返回一个新的列, 如果名字和老列相同, 那么替换, 否则作为新列存在
    df2 = df.withColumn("value", F.explode(F.split(df["value"], " ")))

    df2.groupBy("value").\
        count().\
        withColumnRenamed("value", "word").\
        withColumnRenamed("count", "cnt").\
        orderBy("cnt", ascending=False).\
        show()

3.5 电影数据分析

MovieLens数据集
MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。
下载地址: http://files.grouplens.org/datasets/movielens
介绍:下面以ml-10Ok数据集为例进行。
介绍:下载u.data文件。
u.data -由943个用户对1682个电影的10000条评分组成。每个用户至少评分20部电影。用户和电影从1号开始连续编号。数据是随机排序的。
在这里插入图片描述

需求：

查询用户平均分
查询电影平均分
查询大于平均分的电影的数量
查询高分电影中(>3)打分次数最多的用户,并求出此人打的平均分
查询每个用户的平均打分,最低打分,最高打分
查询被评分超过100次的电影,的平均分排名TOP10

# coding:utf8
import time

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as F


if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    """
    spark.sql.shuffle.partitions 参数指的是, 在sql计算中, shuffle算子阶段默认的分区数是200个.
    对于集群模式来说, 200个默认也算比较合适
    如果在local下运行, 200个很多, 在调度上会带来额外的损耗
    所以在local下建议修改比较低 比如2\4\10均可
    这个参数和Spark RDD中设置并行度的参数 是相互独立的.
    """

    # 1. 读取数据集
    schema = StructType().\
        add("user_id", StringType(), nullable=True).\
        add("movie_id", IntegerType(), nullable=True).\
        add("rank", IntegerType(), nullable=True).\
        add("ts", StringType(), nullable=True)
    df = spark.read.format("csv").\
        option("sep", "\t").\
        option("header", False).\
        schema(schema=schema).\
        load("u.data")

    df.printSchema()

    # TODO 1: 用户平均分
    df.groupBy("user_id").\
        avg("rank").\
        withColumnRenamed("avg(rank)", "avg_rank").\
        withColumn("avg_rank", F.round("avg_rank", 2)).\
        orderBy("avg_rank", ascending=False).\
        show()

    df.createTempView("movie")
    spark.sql("select user_id, round(avg(rank), 2) as avg_rank from movie group by user_id").show()

    # TODO 2: 电影的平均分查询
    df.groupBy("movie_id").\
        avg("rank").\
        withColumnRenamed("avg(rank)", "avg_rank").\
        withColumn("avg_rank", F.round("avg_rank", 2)).\
        orderBy("avg_rank", ascending=False).\
        show()

    spark.sql("select movie_id, round(avg(rank), 2) as avg_rank from movie group by movie_id order by avg_rank desc").show()

    # TODO 3: 查询大于平均分的电影的数量 # Row
    print("大于平均分电影的数量: {}".format(df.where(df['rank'] > df.select(F.avg(df['rank'])).first()['avg(rank)']).count()))

    spark.sql("select count(*) as cnt from movie where rank > (select avg(rank) from movie)").show()

    # TODO 4: 查询高分电影中(>3)打分次数最多的用户, 此人打分的平均分
    user_id = df.where("rank > 3").\
        groupBy("user_id").\
        count().\
        withColumnRenamed("count", "cnt").\
        orderBy("cnt", ascending=False).\
        limit(1).\
        first()["user_id"]
    print("user_id: {}".format(user_id))

    df.filter(df["user_id"] == user_id).\
        select(F.round(F.avg("rank"), 2)).show()

    spark.sql("select movie.user_id, round(avg(rank), 2) as avg_rank from movie, (select user_id from movie where rank > 3 group by user_id order by count(*) desc limit 1) as u where u.user_id == movie.user_id group by movie.user_id").show()

    # TODO 5: 查询每个用户的平局打分, 最低打分, 最高打分
    df.groupBy("user_id").\
        agg(
        F.round(F.avg("rank"), 2).alias("avg_rank"),
        F.min("rank").alias("min_rank"),
        F.max("rank").alias("max_rank")
    ).orderBy("avg_rank", ascending=False).\
    show()

    spark.sql("select user_id, round(avg(rank), 2) as avg_rank, min(rank) as min_rank, max(rank) as max_rank from movie group by user_id order by avg_rank desc limit 10").show()

    # TODO 6: 查询评分超过100次的电影, 的平均分 排名 TOP10
    df.groupBy("movie_id").\
        agg(
        F.count("movie_id").alias("cnt"),
        F.round(F.avg("rank"), 2).alias("avg_rank")
    ).where("cnt > 100").\
        orderBy("avg_rank", ascending=False).\
        limit(10).\
        show()

    spark.sql("select movie_id, count(rank) as cnt, round(avg(rank), 2) as avg_rank from movie group by movie_id having count(rank) > 100 order by avg_rank desc limit 10").show()

    # time.sleep(10000) 可以打开spark运行地址查看task任务执行情况 127.0.0.1:4040

"""
1. agg: 它是GroupedData对象的API, 作用是 在里面可以写多个聚合
2. alias: 它是Column对象的API, 可以针对一个列 进行改名
3. withColumnRenamed: 它是DataFrame的API, 可以对DF中的列进行改名, 一次改一个列, 改多个列 可以链式调用
4. orderBy: DataFrame的API, 进行排序, 参数1是被排序的列, 参数2是 升序(True) 或 降序 False
5. first: DataFrame的API, 取出DF的第一行数据, 返回值结果是Row对象.
# Row对象 就是一个数组, 你可以通过row['列名'] 来取出当前行中, 某一列的具体数值. 返回值不再是DF 或者GroupedData 或者Column而是具体的值(字符串, 数字等)
"""

3.6 SparkSQL Shuffle 分区数目

在这里插入图片描述

3.7 SparkSQL 数据清洗API

前面我们处理的数据实际上都是已经被处理好的规整数据，但是在大数据整个生产过程中，需要先对数据进行数据清洗，将杂乱无章的数据整理为符合后面处理要求的规整数据。

# coding:utf8

from pyspark.sql import SparkSession


if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    """读取数据"""
    df = spark.read.format("csv").\
        option("sep", ";").\
        option("header", True).\
        load("../data/input/sql/people.csv")

    # TODO 1: 数据清洗: 数据去重
    # dropDuplicates 是DataFrame的API, 可以完成数据去重
    # 无参数使用, 对全部的列 联合起来进行比较, 去除重复值, 只保留一条
    df.dropDuplicates().show()

    df.dropDuplicates(['age', 'job']).show()

    # TODO 2: 数据清洗: 缺失值处理
    # dropna api是可以对缺失值的数据进行删除
    # 无参数使用, 只要列中有null 就删除这一行数据
    df.dropna().show()
    # thresh = 3表示, 最少满足3个有效列,  不满足 就删除当前行数据
    df.dropna(thresh=3).show()

    df.dropna(thresh=2, subset=['name', 'age']).show()

    # TODO 3: 缺失值处理也可以完成对缺失值进行填充
    # DataFrame的 fillna 对缺失的列进行填充
    df.fillna("loss").show()

    # 指定列进行填充
    df.fillna("N/A", subset=['job']).show()

    # 设定一个字典, 对所有的列 提供填充规则
    df.fillna({"name": "未知姓名", "age": 1, "job": "worker"}).show()

3.8 DataFrame数据写出

SparkSQL统一API写出DataFrame数据

# coding:utf8
import time

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as F


if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # 1. 读取数据集
    schema = StructType().add("user_id", StringType(), nullable=True). \
        add("movie_id", IntegerType(), nullable=True). \
        add("rank", IntegerType(), nullable=True). \
        add("ts", StringType(), nullable=True)
    df = spark.read.format("csv"). \
        option("sep", "\t"). \
        option("header", False). \
        option("encoding", "utf-8"). \
        schema(schema=schema). \
        load("u.data")

    # 2. Write text 写出, 只能写出一个列的数据, 需要将df转换为单列df
    df.select(F.concat_ws("---", "user_id", "movie_id", "rank", "ts")).\
        write.\
        mode("overwrite").\
        format("text").\
        save("./sql/text")

    # 3. Write csv
    df.write.mode("overwrite").\
        format("csv").\
        option("sep", ";").\
        option("header", True).\
        save("./sql/csv")

    # 4. Write json
    df.write.mode("overwrite").\
        format("json").\
        save("./sql/json")

    # 5. Write parquet
    df.write.mode("overwrite").\
        format("parquet").\
        save("./sql/parquet")

3.9 DataFrame 通过JDBC读写数据库（MySQL示例）

读取JDBC 是需要有驱动的，我们读取的是 jdbc:mysql://

这个协议,也就是读取的是mysql的数据，既然如此,就需要有mysql的驱动jar包给spark程序用.
如果不给驱动jar包，会提示：No suitable Driver
在这里插入图片描述

对于windows系统(使用本地解释器)(以Anaconda环境演示)
将jar包放在: Anaconda3的安装路径下\envs\虚拟环境\Liblsite-packages\pyspark\jars
对于Linux系统(使用远程解释器执行)(以Anaconda环境演示)
将jar包放在:Anaconda3的安装路径下/envs/虚拟环境/lib/python3.8/site-packages/pyspark/jars

# coding:utf8
import time

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as F


if __name__ == '__main__':
    # 0. 构建执行环境入口对象SparkSession
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\
        getOrCreate()
    sc = spark.sparkContext

    # 1. 读取数据集
    schema = StructType().add("user_id", StringType(), nullable=True). \
        add("movie_id", IntegerType(), nullable=True). \
        add("rank", IntegerType(), nullable=True). \
        add("ts", StringType(), nullable=True)
    df = spark.read.format("csv"). \
        option("sep", "\t"). \
        option("header", False). \
        option("encoding", "utf-8"). \
        schema(schema=schema). \
        load("u.data")

    # TODO 1: 写出df到mysql数据库中
    df.write.mode("overwrite").\
        format("jdbc").\
        option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/python_learn?useSSL=false&useUnicode=true").\
        option("dbtable", "movie_date").\
        option("user", "root").\
        option("password", "123456").\
        save()

    # TODO 2: 读取MySQL数据
    df2 = spark.read.\
        format("jdbc").\
        option("url", "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/python_learn?useSSL=false&useUnicode=true").\
        option("dbtable", "movie_date").\
        option("user", "root").\
        option("password", "123456").\
        load()
    df2.printSchema()
    df2.show()

"""
JDBC写出, 会自动创建表的.
因为DataFrame中有表结构信息, StructType记录的 各个字段的 名称 类型  和是否运行为空
"""

3.10 总结

DataFrame 在结构层面上由StructField组成列描述，由StructType构造表描述。在数据层面上，Column对象记录列数据，Row对象记录行数据
DataFrame可以从RDD转换、Pandas DF转换、读取文件、读取JDBC等方法构建
spark.read.format()和df.write.format() 是DataFrame读取和写出的统一化标准API
SparkSQL默认在Shuffle阶段200个分区，可以修改参数获得最好性能
dropDuplicates可以去重、dropna可以删除缺失值、fillna可以填充缺失值
SparkSQL支持JDBC读写，可用标准API对数据库进行读写操作