DataFrame的创建

DataFrame的创建
从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能
SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。SparkSession亦提供了HiveQL以及其他依赖于Hive的功能的支持
可以通过如下语句创建一个SparkSession对象：

scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession
scala> val spark=SparkSession.builder().getOrCreate()

在创建DataFrame之前，为了支持RDD转换为DataFrame及后续的SQL操作，需要通过import语句（即import spark.implicits._）导入相应的包，启用隐式转换。
在创建DataFrame时，可以使用spark.read操作，从不同类型的文件中加载数据创建DataFrame，例如：

spark.read.json("people.json")：读取people.json文件创建DataFrame；在读取本地文件或HDFS文件时，要注意给出正确的文件路径；
spark.read.parquet("people.parquet")：读取people.parquet文件创建DataFrame；
spark.read.csv("people.csv")：读取people.csv文件创建DataFrame。

在“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/”这个目录下，这个目录下有两个样例数据people.json和people.txt。people.json文件的内容如下：
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
people.txt文件的内容如下：
Michael, 29
Andy, 30
Justin, 19

scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession

scala> val spark=SparkSession.builder().getOrCreate()
spark: org.apache.spark.sql.SparkSession = org.apache.spark.sql.SparkSession@2bdab835

//使支持RDDs转换为DataFrames及后续sql操作
scala> import spark.implicits._
import spark.implicits._

scala> val df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

scala> df.show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+

DataFrame的保存

可以使用spark.write操作，把一个DataFrame保存成不同格式的文件，例如，把一个名称为df的DataFrame保存到不同格式文件中，方法如下：

df.write.json("people.json“)
df.write.parquet("people.parquet“)
df.write.csv("people.csv")

下面从示例文件people.json中创建一个DataFrame，然后保存成csv格式文件，代码如下：

scala> val peopleDF = spark.read.format("json").load("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.json")
scala> peopleDF.select("name", "age").write.format("csv").save("file:///usr/local/spark/mycode/sql/newpeople.csv")

DataFrame的常用操作

//打印模式信息
scala> df.printSchema()
root
|-- age: long (nullable = true)
|-- name: string (nullable = true)

//选择多列
scala> df.select(df("name"),df("age"+1).show)

//条件过滤
scala> df.filter(df("age") > 20).show()

//分组聚合
scala> df.groupBy("age").count().show()

//排序
scala> df.sort(df("age").desc).show()

//多列排序
scala> df.sort(df.("age").desc,df("name").asc).show()

//对列进行重命名
scala> df.select(df("name").as("username"),df("age")).show()

在“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/”目录下，有个Spark安装时自带的样例数据people.txt，其内容如下：
Michael, 29
Andy, 30
Justin, 19
现在要把people.txt加载到内存中生成一个DataFrame，并查询其中的数据
在利用反射机制推断RDD模式时，需要首先定义一个case class，因为，只有case class才能被Spark隐式地转换为DataFrame

scala> import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder

scala> import org.apache.spark.sql.Encoder
import org.apache.spark.sql.Encoder

scala> import spark.implicits._ //导入包，支持把一个RDD隐式转换为一个DataFrame
import spark.implicits._

scala> case class Person(name: String, age: Long) //定义一个case class
defined class Person

scala> val peopleDF = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(attributes => Person(attributes(0), attributes(1).trim.toInt)).toDF()
peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint]

scala> peopleDF.createOrReplaceTempView("people") //必须注册为临时表才能供下面的查询使用

scala> val personsRDD = spark.sql("select name,age from people where age > 20")
//最终生成一个DataFrame，下面是系统执行返回的信息
personsRDD: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint]

scala> personsRDD.map(t => "Name: "+t(0)+ ","+"Age: "+t(1)).show() //DataFrame中的每个元素都是一行记录，包含name和age两个字段，分别用t(0)和t(1)来获取值

//下面是系统执行返回的信息
+------------------+ 
| value|
+------------------+
|Name:Michael,Age:29|
| Name:Andy,Age:30|
+------------------+

当无法提前定义case class时，就需要采用编程方式定义RDD模式。
比如，现在需要通过编程方式把people.txt加载进来生成DataFrame，并完成SQL查询。

scala> import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.types._

scala> import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.Row
//生成字段

scala> val fields = Array(StructField("name",StringType,true), StructField("age",IntegerType,true))
fields: Array[org.apache.spark.sql.types.StructField] = Array(StructField(name,StringType,true), StructField(age,IntegerType,true))

scala> val schema = StructType(fields)
schema: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(name,StringType,true), StructField(age, IntegerType,true))
//从上面信息可以看出，schema描述了模式信息，模式中包含name和age两个字段
//shcema就是“表头”

//下面加载文件生成RDD
scala> val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.txt")
peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/examples/src/main/resources/people.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:26

//对peopleRDD 这个RDD中的每一行元素都进行解析
scala> val rowRDD = peopleRDD.map(_.split(",")).map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim.toInt))
rowRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[3] at map at <console>:29
//上面得到的rowRDD就是“表中的记录”

//下面把“表头”和“表中的记录”拼装起来
scala> val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]
//必须注册为临时表才能供下面查询使用
scala> peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

scala> val results = spark.sql("SELECT name,age FROM people")
results: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] 

scala> results.map(attributes => "name: " + attributes(0)+","+"age:"+attributes(1)).show()
+--------------------+
| value|
+--------------------+
|name: Michael,age:29|
| name: Andy,age:30|
| name: Justin,age:19|
+--------------------+

通过JDBC连接数据库
在Linux中启动MySQL数据库
$ service mysql start
$ mysql -u root -p
#屏幕会提示你输入密码
输入下面SQL语句完成数据库和表的创建：

mysql> create database spark;
mysql> use spark;
mysql> create table student (id int(4), name char(20), gender char(4), age int(4));
mysql> insert into student values(1,'Xueqian','F',23);
mysql> insert into student values(2,'Weiliang','M',24);
mysql> select * from student;

下载MySQL的JDBC驱动程序，比如mysql-connector-java-5.1.40.tar.gz
把该驱动程序拷贝到spark的安装目录” /usr/local/spark/jars”下
启动一个spark-shell，启动Spark Shell时，必须指定mysql连接驱动jar包
$ cd /usr/local/spark
$ ./bin/spark-shell
--jars /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar
--driver-class-path /usr/local/spark/jars/mysql-connector-java-5.1.40/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar
读取MySQL数据库中的数据

scala> val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").
| option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/spark").
| option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").
| option("dbtable", "student").
| option("user", "root").
| option("password", "hadoop").
| load()
scala> jdbcDF.show()
+---+--------+------+---+
| id| name|gender|age|
+---+--------+------+---+
| 1| Xueqian| F| 23|
| 2|Weiliang| M| 24|
+---+--------+------+---+

向MySQL数据库写入数据

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row
 
//下面我们设置两条数据表示两个学生信息
val studentRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array("3 Rongcheng M 26","4 Guanhua M 27")).map(_.split(" "))
 
//下面要设置模式信息
val schema = StructType(List(StructField("id", IntegerType, true),StructField("name", StringType, true),StructField("gender", StringType, true),StructField("age", IntegerType, true)))
//下面创建Row对象，每个Row对象都是rowRDD中的一行
val rowRDD = studentRDD.map(p => Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).trim, p(3).toInt))
 
//建立起Row对象和模式之间的对应关系，也就是把数据和模式对应起来
val studentDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
 
//下面创建一个prop变量用来保存JDBC连接参数
val prop = new Properties()
prop.put("user", "root") //表示用户名是root
prop.put("password", "hadoop") //表示密码是hadoop
prop.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver") //表示驱动程序是com.mysql.jdbc.Driver
 
//下面就可以连接数据库，采用append模式，表示追加记录到数据库spark的student表中
studentDF.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/spark", "spark.student", prop) 

连接Hive读写数据
2.在Hive中创建数据库和表
进入Hive，新建一个数据库sparktest，并在这个数据库下面创建一个表student，并录入两条数据

hive> create database if not exists sparktest;//创建数据库sparktest
hive> show databases; //显示一下是否创建出了sparktest数据库
//下面在数据库sparktest中创建一个表student
hive> create table if not exists sparktest.student(
> id int,
> name string,
> gender string,
> age int);
hive> use sparktest; //切换到sparktest
hive> show tables; //显示sparktest数据库下面有哪些表
hive> insert into student values(1,'Xueqian','F',23); //插入一条记录
hive> insert into student values(2,'Weiliang','M',24); //再插入一条记录
hive> select * from student; //显示student表中的记录

3.连接Hive读写数据
需要修改“/usr/local/sparkwithhive/conf/spark-env.sh”这个配置文件：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export CLASSPATH=$CLASSPATH:/usr/local/hive/lib
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/usr/local/hive/conf
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar

请在spark-shell（包含Hive支持）中执行以下命令从Hive中读取数据：

Scala> import org.apache.spark.sql.Row
Scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession 
Scala> case class Record(key: Int, value: String) 
// warehouseLocation points to the default location for managed databases and tables
Scala> val warehouseLocation = "spark-warehouse” 
Scala> val spark = SparkSession.builder().appName("Spark Hive Example").config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation).enableHiveSupport().getOrCreate() 
Scala> import spark.implicits._
Scala> import spark.sql
//下面是运行结果
scala> sql("SELECT * FROM sparktest.student").show()
+---+--------+------+---+
| id| name|gender|age|
+---+--------+------+---+
| 1| Xueqian| F| 23|
| 2|Weiliang| M| 24|
+---+--------+------+---+

编写程序向Hive数据库的sparktest.student表中插入两条数据：

scala> import java.util.Properties
scala> import org.apache.spark.sql.types._
scala> import org.apache.spark.sql.Row 
//下面我们设置两条数据表示两个学生信息
scala> val studentRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array("3 Rongcheng M 26","4 Guanhua M 27")).map(_.split(" ")) 
//下面要设置模式信息
scala> val schema = StructType(List(StructField("id", IntegerType, true),StructField("name", StringType, true),StructField("gender", StringType, true),StructField("age", IntegerType, true)))
 //下面创建Row对象，每个Row对象都是rowRDD中的一行
scala> val rowRDD = studentRDD.map(p => Row(p(0).toInt, p(1).trim, p(2).trim, p(3).toInt)) 
//建立起Row对象和模式之间的对应关系，也就是把数据和模式对应起来
scala> val studentDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
//查看studentDF
scala> studentDF.show()
+---+---------+------+---+
| id| name|gender|age|
+---+---------+------+---+
| 3|Rongcheng| M| 26|
| 4| Guanhua| M| 27|
+---+---------+------+---+
//下面注册临时表
scala> studentDF.registerTempTable("tempTable")
 
scala> sql("insert into sparktest.student select * from tempTable")