大数据SparkSQl指的是什么呢

这期内容当中小编将会给大家带来有关大数据SparkSQl指的是什么呢，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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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。SparkSql中返回的数据类型是DataFrame

1.1.1.   为什么要学习Spark SQL

我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！

HIVE:简化编写MapReduce的程序的复杂性

Spark SQL转换成RDD:替代MapReduce,提高效率

Spark1.0版本开始就推出了SparkSQL，最早是叫Shark

1、内存列存储--可以大大优化内存使用效率，减少了内存消耗，避免了gc对大量数据的性能开销

2、字节码生成技术（byte-code generation）--可以使用动态字节码生成技术来优化性能

3、Scala代码的优化

结构化数据是指任何有结构信息的数据。所谓结构信息，就是每条记录共用的已知的字段集合。当数据符合 这样的条件时，Spark SQL 就会使得针对这些数据的读取和查询变得更加简单高效。具体 来说，Spark SQL 提供了以下三大功能（见图 9-1）。

(1) Spark SQL 可以从各种结构化数据源（例如 JSON、Hive、Parquet 等）中读取数据。

(2) Spark SQL 不仅支持在 Spark 程序内使用 SQL 语句进行数据查询，也支持从类似商业 智能软件 Tableau 这样的外部工具中通过标准数据库连接器（JDBC/ODBC）连接 Spark SQL 进行查询。

(3) 当在 Spark 程序内使用 Spark SQL 时，Spark SQL 支持 SQL 与常规的 Python/Java/Scala 代码高度整合，包括连接 RDD 与 SQL 表、公开的自定义 SQL 函数接口等。这样一来， 许多工作都更容易实现了。

为了实现这些功能，Spark SQL 提供了一种特殊的 RDD，叫作 SchemaRDD。SchemaRDD 是存放 Row 对象的 RDD，每个 Row 对象代表一行记录。SchemaRDD 还包含记录的结构信 息（即数据字段）。SchemaRDD 看起来和普通的 RDD 很像，但是在内部，SchemaRDD 可 以利用结构信息更加高效地存储数据。此外，SchemaRDD 还支持 RDD 上所没有的一些新 操作，比如运行 SQL 查询。SchemaRDD 可以从外部数据源创建，也可以从查询结果或普 通 RDD 中创建。

什么是DataFrames

(SparkSql中返回的数据类型: 它在概念上等同于关系数据库中的表,但在查询上进行了优化)

与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。

1.1.1.   创建DataFrames

 在Spark SQL中SQLContext是创建DataFrames和执行SQL的入口，在spark-1.6.1中已经内置了一个sqlContext

1.在本地创建一个文件，有三列，分别是id、name、age，用空格分隔，然后上传到hdfs上

hdfs dfs -put person.txt /

2.在spark shell执行下面命令，读取数据，将每一行的数据使用列分隔符分割

val lineRDD = sc.textFile("hdfs://node01:9000/person.txt").map(_.split(" "))

3.定义case class（相当于表的schema）

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

4.将RDD和case class关联

val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt, x(1), x(2).toInt))

(里面的数据是在Array中)

5.将RDD转换成DataFrame

val personDF = personRDD.toDF

6.对DataFrame进行处理

personDF.show

val seq1 = Seq(("1","bingbing",35),("2","yuanyuan",34),("3","mimi",33))

val rdd1 =sc.parallelize(seq1)

val df = rdd1.toDF("id","name","age")

df.show

DSL:领域特定语言

////查看DataFrame中的内容

//查看DataFrame部分列中的内容

1.

2.

3.

//打印DataFrame的Schema信息

//查询所有的name和age，并将age+1

1.df.select(col("id"),col("name"),col("age")+1).show

2.df.select(df("id"), df("name"), df("age") + 1).show

//过滤age大于等于18的

df.filter(col("age") >= 35).show

//按年龄进行分组并统计相同年龄的人数

df.groupBy("age").count().show()

SQL风格语法

//查询年龄最大的前两名

1.如果想使用SQL风格的语法，需要将DataFrame注册成表

df.registerTempTable("t_person")

2.sqlContext.sql("select * from t_person order by age desc limit 2").show

//显示表的Schema信息

以编程方式执行Spark SQL查询

1.编写Spark SQL查询程序

1.通过反射推断Schema

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package com.qf.gp1708.day06

//通过反射获取用户信息

import org.apache.spark.rdd.RDD

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext}

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object InferSchema {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()

      .setMaster("local")

      .setAppName("inferschema")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val sqlContext:SQLContext = new SQLContext(sc)

  1.  //获取数据并切分

    val line = sc.textFile("C://Users/Song/Desktop/person.txt").map(_.split(","))

   3 //将获取的数据和Person样例类进行关联

    val personRdd: RDD[Godness] = line.map(arr=>Godness(arr(0).toLong,arr(1),arr(2).toInt,arr(3).toInt))

    //引入隐式转换函数,这样才可以调用到toDF方法

    import sqlContext.implicits._

   4 //将personRDD转换成DataFrame

    val dF: DataFrame = personRdd.toDF

  5.  //注册一张临时表

    dF.registerTempTable("t_person")

    val sql = "select * from t_person where fv > 70 order by age"

    //查询

    val res: DataFrame = sqlContext.sql(sql)

    res.show()

    sc.stop()

  }

}

2//创建样例类

case class Godness(id:Long,name:String,age:Int,fv:Int)

=========================================================

2.通过StructType直接指定Schema

===========================================

package com.qf.gp1708.day06

import org.apache.spark.rdd.RDD

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext}

import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**

  * 通过StructType类型直接指定Schema

  */

object StructTypeSchema {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()

      .setAppName("str")

      .setMaster("local")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    //获取数据并切分

    val lines = sc.textFile("hdfs://...").map(_.split(","))

    //指定schema信息

    StructType{

      List(

        StructField("id",IntegerType,false),

        StructField("name",StringType,true),

        StructField("age",IntegerType,true),

        StructField("fv",IntegerType,true),

      )

    }

    //开始映射

    val rowRDD: RDD[Row] = lines.map(arr =>Row(arr(0).toInt,arr(1),arr(2).toInt,arr(3).toInt))

    //把RDD转换为DataFrame

    val personDF: DataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD,schema)

    //生成临时表

    personDF.registerTempTable("t_person")

    val sql = "select name,age,fv from t_person where age >30 order by age desc"

    val res = sqlContext.sql(sql)

    res.write.mode("append").json("c://out-20180903-1")

    sc.stop()

  }

}

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1.   数据源

1.1. JDBC

Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。

1.1.1.   从MySQL中加载数据（Spark Shell方式）

1.启动Spark Shell，必须指定mysql连接驱动jar包

/usr/local/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell \

--master spark://node01:7077 \

--jars /usr/local/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar \

　　(指定MySQL包)

--driver-class-path /usr/local/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar (指定驱动类)

2.从mysql中加载数据

val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(Map("url" -> "jdbc:mysql://node03:3306/bigdata", "driver" -> "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable" -> "person", "user" -> "root", "password" -> "root")).load()

3.执行查询

jdbcDF.show()

1.1.2.   将数据写入到MySQL中（打jar包方式）

package com.qf.gp1708.day06

import java.util.Properties

import org.apache.spark.rdd.RDD

import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}

import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**

  * 写入数据到MySQL

  */

object InsertData2MySQLDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf().setAppName("").setMaster("local[2]")

    val sc = new SparkContext(conf)

    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    val lines= sc.textFile("").map(_.split(","))

    //生成Schema

    val schema = StructType {

      Array(

        StructField("name", StringType, true),

        StructField("age", IntegerType, true),

        StructField("fv", StringType, true),

      )

    }

    //映射

    val personRDD = lines.map(arr =>Row(arr(1).toString,arr(2).toInt,arr(3).toInt))

    //生成DataFrame

    val personDF = sqlContext.createDataFrame(personRDD,schema)

    //生成用于写入MySQL的配置信息

    val prop = new Properties()

    prop.put("user","root")

    prop.put("password","root")

    prop.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    val jdbcUrl="jdbc:mysql://hadoop03:3306/bigdata"

    val table="person"

    //把数据写入MySQL

    personDF.write.mode("append").jdbc(jdbcUrl,table,prop)

    sc.stop()

  }

}

/usr/local/spark-1.6.3-bin-hadoop2.6/spark-submit \

--class com.qf..... \

--master spark://hadoop01:7077 \

--executor-memory 512m \

--total-executor-cores 2 \

--jars /usr/.../mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar \

--driver-class-path /usr/.../mysql-connector-java-5.1.35-bin.jar \

/root/1.jar

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kafka:消息中间件(缓存数据)---解耦

为处理实时数据提供一个统一、高吞吐量、低等待的平台

　　3、为什么需要消息队列（重要、了解）

消息系统的核心作用就是三点：解耦，异步和并行

Kafka对消息保存时根据Topic进行归类

Topic:底层就是队列,将不同的消息放在不同的队列中进行分类

上述就是小编为大家分享的大数据SparkSQl指的是什么呢了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。