Spark SQL 概述

Spark SQL 是 Apache Spark 的一个模块，专门用于处理结构化数据。它集成了 SQL 查询和 Spark 编程的强大功能，使得处理大数据变得更加高效和简便。通过 Spark SQL，用户可以直接在 Spark 中使用 SQL 查询，或者使用 DataFrame 和 DataSet API 进行数据操作。

一、Spark SQL 架构

Spark SQL 的架构主要由以下几个组件组成：

  1. SparkSession：Spark 应用的统一入口点，用于创建 DataFrame、DataSet 和执行 SQL 查询。
  2. Catalyst 优化器：Spark SQL 的查询优化引擎，负责解析、分析、优化和生成物理执行计划。
  3. DataFrame 和 DataSet API：提供面向对象的编程接口，支持丰富的数据操作方法。
  4. 数据源接口：支持多种数据源，如 HDFS、S3、HBase、Cassandra、Hive 等。
  5. 执行引擎：将优化后的查询计划转换为执行任务，并在分布式集群上并行执行这些任务。

二、Spark SQL 特点

  • 统一数据访问接口：支持多种数据源（如 CSV、JSON、Parquet、Hive、JDBC、HBase 等）并提供一致的查询接口。
  • DataFrame 和 Dataset API：提供面向对象的编程接口，支持类型安全的操作，便于数据处理。
  • Catalyst 优化器：自动将用户的查询转换为高效的执行计划，提升查询性能。
  • 与 Hive 的集成：无缝集成 Hive，能够直接访问现存的 Hive 数据，并使用 Hive 的 UDF 和 UDAF。
  • 高性能：通过 Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎，实现高效的查询性能和内存管理。
  • 多种操作方式：支持 SQL 和 API 编程两种操作方式，灵活性高。
  • 外部工具接口：提供 JDBC/ODBC 接口供第三方工具借助 Spark 进行数据处理。
  • 高级接口：提供了更高层级的接口，方便地处理数据。

三、Spark SQL 运行原理

在这里插入图片描述

查询解析（Query Parsing）：将 SQL 查询解析成抽象语法树（AST）。

逻辑计划生成（Logical Plan Generation）：将 AST 转换为未优化的逻辑计划。

逻辑计划优化（Logical Plan Optimization）：使用 Catalyst 优化器对逻辑计划进行一系列规则优化。

物理计划生成（Physical Plan Generation）：将优化后的逻辑计划转换为一个或多个物理计划，并选择最优的物理计划。

执行（Execution）：将物理计划转换为 RDD，并在集群上并行执行。

四、Spark SQL API 相关概述

SparkContext：SparkContext 是 Spark 应用程序的主入口点，负责连接到 Spark 集群，管理资源和任务调度。在 Spark 2.0 之后，推荐使用 SparkSession 取代 SparkContext。

SQLContext：SQLContext 是 Spark SQL 的编程入口点，允许用户通过 SQL 查询或 DataFrame API 进行数据处理。它提供了基本的 Spark SQL 功能。

HiveContext：HiveContext 是 SQLContext 的子集，增加了对 Hive 的集成支持，可以直接访问 Hive 中的数据和元数据，使用 Hive 的 UDF 和 UDAF。

SparkSession：SparkSession 是 Spark 2.0 引入的新概念，合并了 SQLContext 和 HiveContext 的功能，提供了统一的编程接口。SparkSession 是 Spark SQL 的建议入口点，支持使用 DataFrame 和 Dataset API 进行数据处理。

创建 SparkContext 和 SparkSession 的注意事项：如果同时需要创建 SparkContext 和 SparkSession，必须先创建 SparkContext，再创建 SparkSession。如果先创建 SparkSession，再创建 SparkContext，会导致异常，因为在同一个 JVM 中只能运行一个 SparkContext。

五、Spark SQL 依赖

<properties>
    <spark.version>3.1.2</spark.version>
    <spark.scala.version>2.12</spark.scala.version>
</properties>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_${spark.scala.version}</artifactId>
    <version>${spark.version}</version>
</dependency>

六、Spark SQL 数据集

在 Spark SQL 中，数据集主要分为以下几种类型：DataFrame 和 Dataset。它们是处理和操作结构化和半结构化数据的核心抽象。

1、DataFrame

Dataset 是在 Spark 2.0 中引入的新的抽象数据结构，它是强类型的，可以存储 JVM 对象。Dataset API 结合了 DataFrame 的操作简便性和类型安全性，适用于需要更高级别数据类型控制和面向对象编程风格的场景。具体特点如下：

  • 类似于二维表格：DataFrame 类似于传统的关系数据库中的二维表格。
  • Schema（数据结构信息）：在 RDD 的基础上加入了 Schema，描述数据结构的信息。
  • 支持嵌套数据类型：DataFrame 的 Schema 支持嵌套的数据类型，如 struct、map 和 array。
  • 丰富的 SQL 操作 API：提供更多类似 SQL 操作的 API，便于进行数据查询和操作。

2、Dataset

Dataset 是在 Spark 2.0 中引入的新的抽象数据结构，它是强类型的，可以存储 JVM 对象。Dataset API 结合了 DataFrame 的操作简便性和类型安全性，适用于需要更高级别数据类型控制和面向对象编程风格的场景。具体特点如下：

  • 强类型：Spark 1.6中引入的一个更通用的数据集合，Dataset 是强类型的，提供类型安全的操作。
  • RDD + Schema：可以认为 Dataset 是 RDD 和 Schema 的结合，既有 RDD 的分布式计算能力，又有 Schema 描述数据结构的信息。
  • 适用于特定领域对象：可以存储和操作特定领域对象的强类型集合。
  • 并行操作：可以使用函数或者相关操作并行地进行转换和操作。

3、DataFrame 和 Dataset 的关系

  • DataFrame 是特殊的 Dataset：DataFrame 是 Dataset 的一个特例，即 DataFrame = Dataset[Row]。
  • 数据抽象和操作方式的统一：DataFrame 和 Dataset 统一了 Spark SQL 的数据抽象和操作方式，提供了灵活且强大的数据处理能力。

七、Spark Sql 基本用法

1、Scala 创建 SparkSession 对象

import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkSqlContext {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 SparkConf 对象，设置应用程序的配置
    val conf: SparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local[4]")   // 设置本地运行模式，使用 4 个线程
      .setAppName("spark sql") // 设置应用程序名称为 "spark sql"

    // 创建 SparkSession 对象，用于 Spark SQL 的编程入口
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .config(conf) // 将 SparkConf 配置应用于 SparkSession
      .getOrCreate() // 获取现有的 SparkSession，或者新建一个
	
    // 获取 SparkContext 对象，可以直接从 SparkSession 中获取
    val sc: SparkContext = spark.sparkContext

    // 导入 SparkSession 的隐式转换，可以使用 DataFrame API 的方法
    import spark.implicits._

    // 在这里可以编写数据处理代码，例如创建 DataFrame 和 Dataset，进行数据操作等...

    // 停止 SparkSession，释放资源
    spark.stop()
  }
}

2、DataFrame 和 Dataset 的创建方式

1、从集合创建

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

val data1 = Seq(Person("Alice", 25), Person("Bob", 30))	
val ds: Dataset[Person] = spark.createDataset(data)		// 这里的spark是SparkSession对象(如上代码)，下同

val data2 = Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30))
val df: DataFrame = data.toDF("name", "age")

1、从文件系统读取

val schema = StructType(Seq(
  StructField("name", StringType, nullable = false),
  StructField("age", IntegerType, nullable = false)
))

val dsJson: Dataset[Person] = spark.read.json("/path/to/json/file").as[Person]

val dfCsv: DataFrame = spark.read
	// 使用.schema方法指定CSV文件的模式（schema）其定义了DataFrame的列名和类型。
	// 这是一个可选步骤，但如果CSV文件没有头部行，或者你想覆盖文件中的头部行，则必须指定。  
  .schema(schema)		  
   // 这里设置"header"为"true"，表示CSV文件的第一行是列名，不需要Spark从文件中自动推断。 
  .option("header", "true")
  .csv("/path/to/csv/file")

3、从关系型数据库读取

val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/database"
val properties = new java.util.Properties()
properties.setProperty("user", "username")
properties.setProperty("password", "password")

val dsDb: Dataset[Person] = spark.read.jdbc(url, "table", properties).as[Person]

val dfDb: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "table", properties)

4、从非结构化数据源读取

val dsParquet: Dataset[Person] = spark.read.parquet("/path/to/parquet/file").as[Person]

val dfParquet: DataFrame = spark.read.parquet("/path/to/parquet/file")

5、手动创建 Dataset

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

val schema = StructType(Seq(
  StructField("name", StringType, nullable = false),
  StructField("age", IntegerType, nullable = false)
))
val data = Seq(Row("Alice", 25), Row("Bob", 30))

val dsManual: Dataset[Person] = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data), schema).as[Person]

val dfManual: DataFrame = spark.createDataFrame(
  spark.sparkContext.parallelize(data), schema
)

3、DataFrame API

语法示例一

模拟数据(1000条)：

id,name,gender,age,city
1,邵睿,男,12,上海市
2,林子异,男,48,广州市
3,孟秀英,女,46,上海市
4,金嘉伦,男,8,北京市
...

需求：哪些城市和性别组合在人口较多（ID数量>50）的情况下具有最高的平均年龄，以及这些组合在各自性别中的排名。

// 导入SparkSession的隐式转换，这样可以使用DataFrame的便捷方法(例如下面的'$'符号)
import spark.implicits._

// 定义了一个DataFrame的schema，但在这个例子中，使用了CSV的header来自动推断schema
val schema = StructType(Seq(
  StructField("id", LongType),
  StructField("name", StringType),
  StructField("gender", StringType),
  StructField("age", IntegerType),
  StructField("city", StringType),
))

// 定义WindowSpec，用于后续的窗口函数操作，按gender分区，按avg_age降序排序，(复用使用此)
val WindowSpec: WindowSpec = Window
  .partitionBy($"gender")
  .orderBy($"avg_age".desc)

// 从CSV文件中读取数据，使用header作为列名，然后选择特定的列，进行分组和聚合操作
// 哪些城市和性别组合在人口较多（ID数量>50）的情况下具有最高的平均年龄，以及这些组合在各自性别中的排名。
spark.read
   // .schema(schema)	// 应用我们定义的schema 
  .option("header", "true") 							// 使用CSV的header作为列名
  .csv("D:\\projects\\sparkSql\\people.csv")			// DataFrame
  .select($"id", $"name", $"age", $"city", $"gender") 	// 选择需要的列(不写默认就是全选)
  .groupBy($"city", $"gender") 							// 按城市和性别分组
  .agg(			// 多重聚合
    count($"id").as("count"),   		// 计算每个组的ID数量
    round(avg($"age"), 2).as("avg_age") // 计算每个组的平均年龄，并保留两位小数
  )
  .where($"count".gt(50))  		// 过滤出ID数量大于(可以使用>)50的组
  .orderBy($"avg_age".desc)     // 按平均年龄降序排序

  .select($"city", $"gender", $"avg_age",
    dense_rank().over(Window.partitionBy($"gender").orderBy($"avg_age".desc)).as("gender_avg_age_rank"))
  .show() // 显示结果

结果：

+------+------+-------+-------------------+
|  city|gender|avg_age|gender_avg_age_rank|
+------+------+-------+-------------------+
|北京市|    男|  41.05|                  1|
|  东莞|    男|  42.81|                  2|
|上海市|    男|  43.92|                  3|
|成都市|    男|  45.89|                  4|
|  中山|    男|  47.08|                  5|
|广州市|    男|  47.47|                  6|
|  深圳|    男|  48.36|                  7|
|上海市|    女|  46.02|                  1|
|  中山|    女|  49.55|                  2|
+------+------+-------+-------------------+

语法示例二：视图，sql

// 读取CSV文件到DataFrame，使用header作为列名
val dfPeople: DataFrame = spark.read
    .option("header", "true") // 使用CSV的header作为列名
    .csv("D:\\projects\\sparkSql\\people.csv")

// 将DataFrame注册为临时视图
dfPeople.createOrReplaceTempView("people_view")
// 可以使用Spark SQL来查询这个视图了
// 例如，查询所有人的姓名和年龄
spark.sql("SELECT name, age FROM people_view").show()
// 二
spark.sql(
      """
        |select * from people_view
        |where gender = '男'
        |""".stripMargin
    ).show()

语法示例三：join

case class Student(name: String, classId: Int)
case class Class(classId: Int, className: String)

val frmStu = spark.createDataFrame(
  Seq(
    Student("张三", 1),
    Student("李四", 1),
    Student("王五", 2),
    Student("赵六", 2),
    Student("李明", 2),
    Student("王刚", 4),
    Student("王朋", 5),
  )
)

val frmClass = spark.createDataFrame(
  Seq(
    Class(1, "name1"),
    Class(2, "name2"),
    Class(3, "name3"),
    Class(4, "name4")
  )
)

left 左连接，rignt 右连接, full 全外连接，anti左差集，semi左交集

// 别名 + inner 内连接
frmStu.as("S")
	.join(frmClass.as("C"), $"S.classId" === $"C.classId")	// joinType 默认 inner内连接
	.show()

// 使用左外连接将df和frmClass根据classId合并
frmStu
  .join(frmClass, Seq("classId"), "left")	
  .show()

// 左差集
frmStu
  .join(frmClass, Seq("classId"), "anti")	
  .show()

// 左交集
frmStu
  .join(frmClass, Seq("classId"), "semi")	
  .show()

结果

别名 + inner 内连接
+----+-------+-------+---------+
|name|classId|classId|className|
+----+-------+-------+---------+
|张三|      1|      1|    name1|
|李四|      1|      1|    name1|
|王五|      2|      2|    name2|
|赵六|      2|      2|    name2|
|李明|      2|      2|    name2|
|王刚|      4|      4|    name4|
+----+-------+-------+---------+

使用左外连接将df和frmClass根据classId合并
+-------+----+---------+
|classId|name|className|
+-------+----+---------+
|      1|张三|    name1|
|      1|李四|    name1|
|      2|王五|    name2|
|      2|赵六|    name2|
|      2|李明|    name2|
|      4|王刚|    name4|
|      5|王朋|     null|
+-------+----+---------+

左差集
+-------+----+
|classId|name|
+-------+----+
|      5|王朋|
+-------+----+

左交集
+-------+----+
|classId|name|
+-------+----+
|      1|张三|
|      1|李四|
|      2|王五|
|      2|赵六|
|      2|李明|
|      4|王刚|
+-------+----+
# spark # sql # 大数据
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