概述
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
Spark SQL的特点
容易整合（集成）
统一的数据访问方式
兼容Hive
标准的数据连接
基本概念：Datasets和DataFrames
DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优
化。DataFrames可以从各种来源构建，
例如：
结构化数据文件
hive中的表
外部数据库或现有RDDs
DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。
DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的
特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化
Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一
级的抽象。它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后
的执行引擎的优点。
创建DataFrames
通过Case Class创建DataFrames
- 定义case class
case class Emp(empno:Int,ename:String, job:String, mgr:String, hiredate:String, sal:Int, comm:String,deptno:Int)
2、读取 HDFS 数据转换为 Emp 对象的 RDD
val allEmp = sc.textFile("hdfs://172.24.28.65:9000/tmp/upload/emp.csv").map(_.split(",")).map(x=>Emp(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3),x(4),x(5).toInt,x(6),x(7).toInt))
3、 将对象 RDD 转化为 DataFrame
val allEmpDf = allEmp.toDF
//定义case class代表schema结构
case class Student(stuID:Int,stuName:String,stuAge:Int)
//创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("SparkSQLDemo2").getOrCreate()
//从指定文件中读取数据,生成对应的RDD
val studentRDD = spark.sparkContext.textFile("D:\\temp\\student.txt").map(_.split(" "))
//将数据的RDD和case class关联起来
val dataRDD = studentRDD.map(x => Student(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))
//生成DataFrame,通过RDD生成DataFrame,导入隐私转换
import spark.sqlContext.implicits._
val studentDF = dataRDD.toDF()
//注册表,视图
studentDF.createOrReplaceTempView("student")
//执行sql
spark.sql("select * from student").show()
//释放资源
spark.stop()
#### 什么是SparkSession.
Spark session available as 'spark'.
spark 2.0以后 统一的访问方式. 通过SparkSession对象能够访问所有Spark模块
#### 指定schema,创建DataFrame
1, 创建StructType，来定义Schema结构信息
import org.apache.spark.sql.types._
val myschema = StructType(List(StructField("empno", DataTypes.IntegerType), StructField("ename", DataTypes.StringType),StructField("job", DataTypes.StringType),StructField("mgr", DataTypes.StringType),StructField("hiredate", DataTypes.StringType),StructField("sal", DataTypes.IntegerType),StructField("comm", DataTypes.StringType),StructField("deptno", DataTypes.IntegerType)))
2, 读入数据切分数据, 并将RDD中的数据映射撤 ROW
import org.apache.spark.sql.Row
val rowRDD = sc.textFile("hdfs://172.24.28.65:9000/tmp/upload/emp.csv").map(_.split(",")).map(x=>Row(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3),x(4),x(5).toInt,x(6),x(7).toInt))
3，创建 DataFrames
val df = spark.createDataFrame(rowRDD,myschema)
```scala
//创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("SparkSQLDemo1").getOrCreate()
//从指定文件中读取数据,生成对应的RDD
val studentRDD = spark.sparkContext.textFile("D:\\temp\\student.txt").map(_.split(" "))
//创建schema,通过StructType
val schema =types.StructType(
List(
StructField("id",IntegerType,true),
StructField("name",StringType,true),
StructField("age",IntegerType,true)
)
)
//将RDD映射到RowRDD行的数据上
val rowRDD = studentRDD.map(student => Row(student(0).toInt, student(1), student(2).toInt))
//生成DataFrame
val studentDF =spark.createDataFrame(rowRDD,schema)
//将DF注册成表/视图
studentDF.createOrReplaceTempView("student")
//执行SQL
val result = spark.sql("select * from student").show()
//释放资源
spark.stop()
使用JSon文件来创建DataFame
val df = spark.read.json("/sss/sss")
在DataFrame中使用SQL语句
① 将DataFrame注册成表（视图）：df.createOrReplaceTempView("emp")
② 执行查询：spark.sql("select * from emp").show
spark.sql("select * from emp where deptno=10").show
spark.sql("select deptno,sum(sal) from emp group by deptno").show
Global Temporary View
在Spark SQL中，如果你想拥有一个临时的view，并想在不同的Session中共享，而且在application的运行周期内可用，那么就需要创建一个全局的临时view。
① 创建一个普通的view和一个全局的view
df.createOrReplaceTempView("emp1")
df.createGlobalTempView("emp2")
② 在当前会话中执行查询，均可查询出结果。
spark.sql("select * from emp1").show
spark.sql("select * from global_temp.emp2").show
③ 开启一个新的会话，执行同样的查询
spark.newSession.sql("select * from emp1").show （运行出错）
spark.newSession.sql("select * from global_temp.emp2").show
创建Datasets
DataFrame的引入，可以让Spark更好的处理结构数据的计算，但其中一个主要的问题是：缺乏编译时
类型安全。为了解决这个问题，Spark采用新的Dataset API (DataFrame API的类型扩展)。
Dataset是一个分布式的数据收集器。这是在Spark1.6之后新加的一个接口，兼顾了RDD的优点（强类
型，可以使用功能强大的lambda）以及Spark SQL的执行器高效性的优点。所以可以把DataFrames看
成是一种特殊的Datasets，即：Dataset(Row)
创建DataSet，方式一：使用序列
1, 定义case class
case class MyData(a:Int,b:String)
2, 生成序列，并创建DataSet
val ds = Seq(MyData(1,"Tom"),MyData(2,"Mary")).toDS
创建DataSet，方式二：使用JSON数据
1、定义case class
case class Person(name: String, gender: String)
2、通过JSON数据生成DataFrame
val df = spark.read.json(sc.parallelize("""{"gender": "Male", "name": "Tom"}""" :: Nil))
3、将DataFrame转成DataSet
df.as[Person].show
df.as[Person].collect
创建DataSet，方式三：使用HDFS数据
1、读取HDFS数据，并创建DataSet
val linesDS = spark.read.text("hdfs://hadoop111:9000/data/data.txt").as[String]
linesDS.flatMap(.split(" ")).map((,1)).groupByKey(x => x._1).count
使用数据源
什么是parquet文件？
Parquet是列式存储格式的一种文件类型，列式存储有以下的核心：
可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量。
压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如
Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步节约存储空间。
只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。
Parquet格式是Spark SQL的默认数据源，可通过spark.sql.sources.default配置
通用的Load/Save函数
读取Parquet文件
val usersDF = spark.read.load("/root/resources/users.parquet")
显式指定文件格式：加载json格式
val usersDF = spark.read.format("json").load("/root/resources/people.json")
存储模式（Save Modes）
查询一下用户的名字和喜欢的颜色 并保存
userDF.select($"name",$"favorite_color").write.save("/root/tools/temp/result111")
userDF.select($"name",$"favorite_color").write.format("csv").save("/root/tools/temp/result0927")
userDF.select($"name",$"favorite_color").write.csv.save("/root/tools/temp/result0927")
使用JDBC
Spark SQL同样支持通过JDBC读取其他数据库的数据作为数据源。
方法一：
val oracleDF = spark.read.format("jdbc").
option("url","jdbc:oracle:thin:@192.168.88.101:1521/orcl.example.com").
option("dbtable","scott.emp").
option("user","xxx").
option("password","xxx").
load
方法二：
import java.util.Properties
定义属性：
val oracleprops = new Properties()
oracleprops.setProperty("user","XX")
oracleprops.setProperty("password","x'x")
读取数据：
val oracleEmpDF =
spark.read.jdbc("jdbc:oracle:thin:@192.168.88.101:1521/orcl.example.com",
"scott.emp",oracleprops)
使用Hive Table
配置Spark SQL支持Hive
只需要将以下文件拷贝到$SPARK_HOME/conf的目录下，即可
$HIVE_HOME/conf/hive-site.xml
$HADOOP_CONF_DIR/core-site.xml
$HADOOP_CONF_DIR/hdfs-site.xml
使用Spark Shell操作Hive
启动Spark Shell的时候，需要使用--jars指定mysql的驱动程序
使用spark-sql操作Hive
启动spark-sql的时候，需要使用--jars指定mysql的驱动程序
性能优化
在内存中缓存数据
性能调优主要是将数据放入内存中操作。通过spark.cacheTable("tableName")或者dataFrame.cache()。使用spark.uncacheTable("tableName")来从内存中去除table。
spark.sqlContext.cacheTable("emp")
spark.sqlContext.clearCache
性能优化相关参数
将数据缓存到内存中的相关优化参数
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed
默认为 true
Spark SQL 将会基于统计信息自动地为每一列选择一种压缩编码方式。
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize
默认值：10000
缓存批处理大小。缓存数据时, 较大的批处理大小可以提高内存利用率和压缩率，但同时也会带来
OOM（Out Of Memory）的风险。
其他性能相关的配置选项（不过不推荐手动修改，可能在后续版本自动的自适应修改）
spark.sql.files.maxPartitionBytes
默认值：128 MB
读取文件时单个分区可容纳的最大字节数
spark.sql.files.openCostInBytes
默认值：4M
打开文件的估算成本, 按照同一时间能够扫描的字节数来测量。当往一个分区写入多个文件的时候会使
用。高估更好, 这样的话小文件分区将比大文件分区更快 (先被调度)。
spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold
默认值：10M
用于配置一个表在执行 join 操作时能够广播给所有 worker 节点的最大字节大小。通过将这个值设置为
-1 可以禁用广播。注意，当前数据统计仅支持已经运行了 ANALYZE TABLE COMPUTE STATISTICS
noscan 命令的 Hive Metastore 表。
spark.sql.shuffle.partitions
默认值：200
用于配置 join 或聚合操作混洗（shuffle）数据时使用的分区数。