大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源：JSON、CSV、JDBC、Hive

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章节内容

上节我们完成了如下的内容：

SparkSQL 核心操作
Action操作详细解释+测试案例
Transformation操作详细解释+测试案例

在这里插入图片描述

SQL 语句

总体而言：SparkSQL语HQL兼容；与HQL相比，SparkSQL更简洁。
SparkSQL是Apache Spark框架中的一个模块，专门用于处理结构化和半结构化数据。它提供了对数据进行查询、处理和分析的高级接口。

SparkSQL的核心特点包括：

DataFrame API：SparkSQL提供了DataFrame API，它是一种以行和列为结构的数据集，与关系数据库中的表非常相似。DataFrame支持多种数据源，如Hive、Parquet、JSON、JDBC等，可以轻松地将数据导入并进行操作。
SQL查询：SparkSQL允许用户通过标准的SQL语法查询DataFrame，这使得数据分析师和工程师可以使用他们熟悉的SQL语言来处理大数据。SparkSQL会自动将SQL查询转换为底层的RDD操作，从而在分布式环境中执行。
与Hive集成：SparkSQL可以与Hive无缝集成，使用Hive的元数据和查询引擎。它支持HiveQL（Hive Query Language）语法，并且能够直接访问Hive中的数据。
性能优化：SparkSQL采用了多种优化技术，如Catalyst查询优化器和Tungsten物理执行引擎。这些优化技术能够自动生成高效的执行计划，提高查询的执行速度。

数据样例

// 数据
1 1,2,3
2 2,3
3 1,2

// 需要实现如下的效果
1 1
1 2
1 3
2 2
2 3
3 1
3 2

编写代码

package icu.wzk

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.Encoders


case class Info(id: String, tags: String)

object SparkSql01 {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkSession = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkSQLDemo")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val sc = sparkSession.sparkContext
    sc.setLogLevel("WARN")

    val arr = Array("1 1,2,3", "2 2,3", "3 1,2")
    val rdd: RDD[Info] = sc
      .makeRDD(arr)
      .map{
        line => val fields: Array[String] = line.split("\\s+")
          Info(fields(0), fields(1))
      }

    import sparkSession.implicits._
    implicit val infoEncoder = Encoders.product[Info]

    val ds: Dataset[Info] = sparkSession.createDataset(rdd)
    ds.createOrReplaceTempView("t1")

    sparkSession.sql(
      """
        | select id, tag
        | from t1
        | lateral view explode(split(tags, ",")) t2 as tag
        |""".stripMargin
    ).show
    sparkSession.sql(
      """
        | select id, explode(split(tags, ","))
        | from t1
        |""".stripMargin
    ).show

    sparkSession.close()
  }

}

运行测试

控制台输出结果为：

+---+---+
| id|tag|
+---+---+
|  1|  1|
|  1|  2|
|  1|  3|
|  2|  2|
|  2|  3|
|  3|  1|
|  3|  2|
+---+---+

+---+---+
| id|col|
+---+---+
|  1|  1|
|  1|  2|
|  1|  3|
|  2|  2|
|  2|  3|
|  3|  1|
|  3|  2|
+---+---+

运行结果

运行结果如下图所示：
在这里插入图片描述

输入与输出

SparkSQL 内建支持的数据源包括：

Parquet （默认数据源）
JSON
CSV
Avro
Images
BinaryFiles（Spark 3.0）

简单介绍一下，Parquet 是一种列式存储格式，专门为大数据处理和分析而设计。

列式存储：Parquet 采用列式存储格式，这意味着同一列的数据存储在一起。这样可以极大地提高查询性能，尤其是当查询只涉及少量列时。
高效压缩：由于同一列的数据具有相似性，Parquet 能够更高效地进行压缩，节省存储空间。
支持复杂数据类型：Parquet 支持嵌套的数据结构，包括嵌套列表、映射和结构体，这使得它非常适合处理复杂的、半结构化的数据。
跨平台：Parquet 是一种开放标准，支持多种编程语言和数据处理引擎，包括 Apache Spark、Hadoop、Impala 等。

在这里插入图片描述

Parquet

特点：Parquet是一种列式存储格式，特别适合大规模数据的存储和处理。它支持压缩和嵌套数据结构，因此在存储效率和读取性能方面表现优异。

使用方式：spark.read.parquet(“path/to/data”) 读取Parquet文件；df.write.parquet(“path/to/output”) 将DataFrame保存为Parquet格式。

JSON

特点：JSON是一种轻量级的数据交换格式，广泛用于Web应用程序和NoSQL数据库中。SparkSQL能够解析和生成JSON格式的数据，并支持嵌套结构。

使用方式：spark.read.json(“path/to/data”) 读取JSON文件；df.write.json(“path/to/output”) 将DataFrame保存为JSON格式。

CSV

特点：CSV（逗号分隔值）是最常见的平面文本格式之一，简单易用，但不支持嵌套结构。SparkSQL支持读取和写入CSV文件，并提供了处理缺失值、指定分隔符等功能。

使用方式：spark.read.csv(“path/to/data”) 读取CSV文件；df.write.csv(“path/to/output”) 将DataFrame保存为CSV格式。

Avro

特点：Avro是一种行式存储格式，适合大规模数据的序列化。它支持丰富的数据结构和模式演化，通常用于Hadoop生态系统中的数据存储和传输。

使用方式：spark.read.format(“avro”).load(“path/to/data”) 读取Avro文件；df.write.format(“avro”).save(“path/to/output”) 将DataFrame保存为Avro格式。

ORC

特点：ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，专为大数据处理而设计，支持高压缩率和快速读取性能。它在存储空间和I/O性能方面表现优越。

使用方式：spark.read.orc(“path/to/data”) 读取ORC文件；df.write.orc(“path/to/output”) 将DataFrame保存为ORC格式。

Hive Tables

特点：SparkSQL能够无缝集成Hive，直接访问Hive元数据，并对Hive表进行查询。它支持HiveQL语法，并能够利用Hive的存储格式和结构。

使用方式：通过spark.sql(“SELECT * FROM hive_table”)查询Hive表；也可以使用saveAsTable将DataFrame写入Hive表。

JDBC/ODBC

特点：SparkSQL支持通过JDBC/ODBC接口连接关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL、Oracle等。它允许从数据库读取数据并将结果写回数据库。

使用方式：spark.read.format(“jdbc”).option(“url”, “jdbc:mysql://host/db”).option(“dbtable”, “table”).option(“user”, “username”).option(“password”, “password”).load() 读取数据库表；df.write.format(“jdbc”).option(“url”, “jdbc:mysql://host/db”).option(“dbtable”, “table”).option(“user”, “username”).option(“password”, “password”).save() 将DataFrame写入数据库。

Text Files

特点：SparkSQL可以处理简单的文本文件，每一行被读取为一个字符串。适合用于处理纯文本数据。

使用方式：spark.read.text(“path/to/data”) 读取文本文件；df.write.text(“path/to/output”) 将DataFrame保存为文本格式。

Delta Lake (外部插件)

特点：Delta Lake是一种开源存储层，构建在Parquet格式之上，支持ACID事务、可扩展元数据处理和流批一体的实时数据处理。尽管不是内建的数据源，但它在Spark生态系统中得到了广泛支持。

使用方式：spark.read.format(“delta”).load(“path/to/delta-table”) 读取Delta表；df.write.format(“delta”).save(“path/to/delta-table”) 将DataFrame保存为Delta格式。

测试案例

val df1 =
spark.read.format("parquet").load("data/users.parquet")
// Use Parquet; you can omit format("parquet") if you wish as
it's the default
val df2 = spark.read.load("data/users.parquet")

// Use CSV
val df3 = spark.read.format("csv")
.option("inferSchema", "true")
.option("header", "true")
.load("data/people1.csv")

// Use JSON
val df4 = spark.read.format("json")
.load("data/emp.json")

此外还支持 JDBC 的方式：

val jdbcDF = sparkSession
  .read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://h122.wzk.icu/spark_test?useSSL=false")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("user", "hive")
  .option("password", "hive@wzk.icu")
  .load()
jdbcDF.show()

访问Hive

在这里插入图片描述

导入依赖

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-hive_2.12</artifactId>
  <version>${spark.version}</version>
</dependency>

hive-site

需要在项目的 Resource 目录下，新增一个 hive-site.xml
备注：最好使用 metastore service连接Hive，使用直接metastore的方式时，SparkSQL程序会修改Hive的版本信息

<configuration>
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://h122.wzk.icu:9083</value>
    </property>
</configuration>

编写代码

object AccessHive {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("Demo1")
      .master("local[*]")
      .enableHiveSupport()
      // 设为true时，Spark使用与Hive相同的约定来编写Parquet数据
      .config("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat", true)
      .getOrCreate()

    val sc = spark.sparkContext
    sc.setLogLevel("warn")

    spark.sql("show databases").show
    spark.sql("select * from ods.ods_trade_product_info").show

    val df: DataFrame = spark.table("ods.ods_trade_product_info")
    df.show()

    df.write.mode(SaveMode.Append).saveAsTable("ods.ods_trade_product_info_back")
    spark.table("ods.ods_trade_product_info_back").show

    spark.close()
  }
}