一、Spark SQL简介

park SQL是spark的一个模块，主要用于进行结构化数据的SQL查询引擎，开发人员能够通过使用SQL语句，实现对结构化数据的处理，开发人员可以不了解Scala语言和Spark常用API，通过spark SQL，可以使用Spark框架提供的强大的数据分析能力。spark SQL前身为Shark。Shark是Spark上的数据仓库，最初设计成与Hive兼容，但是该项目于2014年项目因设计问题中止研发，转向Spark SQL。Spark SQL全面继承了Shark，并进行了优化。 Spark SQL主要提供了以下三个功能：

1）Spark SQL可从各种结构化数据源中读取数据，进行数据分析。

2）Spark SQL包含行业标准的JDBC和ODBC连接方式，因此它不局限于在Spark程序内使用SQL语句进行查询。

3）Spark SQL可以无缝地将SQL查询与Spark程序进行结合，它能够将结构化数据作为Spark中的分布式数据集（RDD）进行查询。

二、Spark架构

Spark SQL架构与Hive架构相比，把底层的MapReduce执行引擎更改为Spark，还修改了Catalyst优化器，Spark SQL快速的计算效率得益于Catalyst优化器。从HQL被解析成语法抽象树起，执行计划生成和优化的工作全部交给Spark SQL的Catalyst优化器进行负责和管理。

三、Dataframe 

1：Dataframe简介

Spark SQL使用的数据抽象并非是RDD，而是DataFrame。

在Spark 1.3.0版本之前，DataFrame被称为SchemaRDD。

DataFrame使Spark具备处理大规模结构化数据的能力。 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集。 DataFrame的结构类似传统数据库的二维表格，可以从很多数据源中创建，如结构化文件、外部数据库、Hive表等数据源。

DataFrame可以看作是分布式的Row对象的集合，在二维表数据集的每一列都带有名称和类型，这就是Schema元信息，这使得Spark框架可获取更多数据结构信息，从而对在DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上数据变换进行针对性的优化，最终达到提升计算效率。

2：Dataframe的创建

创建DataFrame的两种基本方式：

已存在的RDD调用toDF()方法转换得到DataFrame。

通过Spark读取数据源直接创建DataFrame。

若使用SparkSession方式创建DataFrame，可以使用spark.read从不同类型的文件中加载数据创建DataFrame。spark.read的具体操作，如下所示。

具体操作示例如下： 首先在linux操作系统hadoop文件夹下存了两个文件，一个是people.json，存的是 json格式数据，内容如下： {"name":"张三"} {"name":"李四"， "age":45} {"name":"王五"， "age":28} 另一个是people.txt，存的是普通文本格式，内容如下： 张三， 29 李四， 30 王五， 19。 打开spark-shell，如图所示

 

读取json文件创建DataFrame，命令如下

 

读取txt文件创建DataFrame，命令如下

 

 已存在的RDD调用toDF()方法转换得到DataFrame，具体操作如下：

（1）从文件系统加载数据创建RDD

val lineRDD = sc.textFile("file:///hadoop/people").Map(_.split("，"))

 （2）定义类

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

（3）实例化类并赋值

val personRDD = lineRDD.Map(x => Person(x(0)， x(1).toInt))

（4）调用toDF()方法转换得到DataFrame

val personDF = personRDD.toDF()

 3：Dataframe常用操作

DataFrame提供了两种语法风格，即DSL风格语法和SQL风格语法。二者在功能上并无区别，仅仅是根据用户习惯，自定义选择操作方式。

DataFrame提供了一个领域特定语言（DSL）以方便操作结构化数据。

在程序中直接使用spark.sql()方式执行SQL查询，结果将作为一个DataFrame返回，使用SQL风格操作的前提是将DataFrame注册成一个临时表。

DSL风格操作DataFrame的常用方法，具体如下表如示。

 

DSL风格操作Dataframe实例如下

 

 

SQL风格操作Dataframe

 三、Dataset

Dataset是从Spark1.6 Alpha版本中引入的一个新的数据抽象结构，最终在Spark2.0版本被定义成Spark新特性。Dataset提供了特定域对象中的强类型集合，也就是在RDD的每行数据中添加了类型约束条件，只有约束条件的数据类型才能正常运行。Dataset结合了RDD和DataFrame的优点，并且可以调用封装的方法以并行方式进行转换等操作。

RDD、DataFrame及Dataset的区别

RDD数据的表现形式，即序号（1），此时RDD数据没有数据类型和元数据信息。

DataFrame数据的表现形式，即序号（2），此时DataFrame数据中添加Schema元数据信息（列名和数据类型，如ID：String），DataFrame每行类型固定为Row类型，每列的值无法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。

 Dataset数据的表现形式，序号（3）和（4），其中序号（3）是在RDD每行数据的基础之上，添加一个数据类型（value：String）作为Schema元数据信息。而序号（4）每行数据添加People强数据类型，在Dataset[Person]中里存放了3个字段和属性，Dataset每行数据类型可自定义，一旦定义后，就具有错误检查机制。

1、通过SparkSession中的createDataset来创建Dataset 

scala > val personDs=spark.createDataset(sc.textFile("/spark/person.txt"))
personDs: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
scala > personDs.show()
+---------------+
|          value     |
+---------------+
|1  zhangsan 20|
|2  lisi           29|
|3  wangwu  25|
|4  zhaoliu   30 |     
|5  tianqi      35|
|6  jerry        40|
+---------------+

2、DataFrame通过“as[ElementType]”方法转换得到Dataset

scala> spark.read.text("/spark/person.txt").as[String]
res14: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
scala> spark.read.text("/spark/person.txt").as[String].toDF()
res15: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string]

创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~