Spark SQL概述

Spark SQL是什么

Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。

Spark SQL 的前身是Shark。Shark是基于 Hive 所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在 Spark 引擎上。下图是 Hive和Shark的区别。

但是，Spark在不断发展，但又太过依赖Hive，有了不少限制。于是，Spark团队提出了Spark SQL。
SparkSQL抛弃原有 Shark 的代码，汲取了 Shark 的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。

数据兼容方面：SparkSQL 不但兼容 Hive，还可以从 RDD、parquet 文件、JSON 文件中获取数据，未来版本甚至支持获取 RDBMS 数据以及 cassandra 等 NOSQL 数据；
性能优化方面 除了采取 In-Memory Columnar Storage、byte-code generation 等优化技术外、将会引进 Cost Model 对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；
组件扩展方面 无论是 SQL 的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展。
后来，Shark停止开发，发展出了两个分支：SparkSQL 和 Hive on Spark。

其中 SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展，而不再受限于 Hive，只是兼容 Hive；而Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划，该计划将 Spark 作为 Hive 的底层引擎之一，也就是说，Hive 将不再受限于一个引擎，可以采用 Map-Reduce、Tez、Spark 等引擎。

Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，在RDD之上提供了 2 个编程抽象，分别是DataFrame和DataSet。

DataFrame

DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集。DataFrame和RDD的主要区别就是，RDD本身并不具备数据的结构信息，而DataFrame类似于一个二维表格，带有schema元信息，它的二维数据每一条都具有列名称和类型。

简单来说，RDD只有每条数据的类型信息，而DataFrame的每条数据有列的结构划分以及类型信息。如下图所示：

同样，DataFrame也是懒执行的，但是它在查询时通过Spark catalyst optimiser进行了优化，查询性能比RDD更高。DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。

DataSet

DataSet也是一种分布式数据集，是Spark1.6新增的新抽象，为DataFrame的一个扩展。它提供了 RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及 Spark SQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作 map，flatMap，filter等等）。

DataSet是一种强类型的分布式数据集。什么是强类型？指的是DataSet并不只数据的列有类型和结构，DataSet的每一行数据也形成一个结构，并且具有数据类型。最简单的例子，就是某个样例对象作为数据行的类型。比如可以有DataSet[Car]，DataSet[Person]，每个Car或者Person有它的属性，DataSet也同样会记录它们的列属性。

DataFrame其实是一种特殊的DataSet，它每行数据的行信息其实是Row对象，即DataFrame=DataSet[Row]。

简单来说，RDD只会记录一条条相同类型的数据，DataFrame会记录结构化数据中的列信息，DataSet会记录结构化数据中的行与列的信息。

Spark 编程基础

在Spark Core中，如果我们要使用Spark的程序，首先就是创建一个SparkContext。Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装，不仅仅在模型上进行了封装，上下文环境对象也进行了封装。

在老版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫 SQLContext，用于 Spark自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接 Hive 的查询。

在新版本中，SparkSession 是 Spark 的 SQL 查询起始点，实质上是 SQLContext 和 HiveContext的组合，所以在 SQLContext 和 HiveContext 上可用的 API 在 SparkSession 上同样是可以使用的。SparkSession 内部封装了 SparkContext，所以计算实际上是由 sparkContext 完成的。

创建DataFrame

/ 构造spark
val spark = SparkSession.builder()
  .appName(this.getClass.getSimpleName)
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

//json形式
val df = spark.read.json("data/input.json")
//jdbc形式	(url, table, property)
val df = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/spark","dict",props)

DataFrame查询数据

df.createOrReplaceTempView("dict")
val dictDF = spark.sql("SELECT * FROM dict")
dictDF.show()
结果：
+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30| lisi|
| 40| wangwu|
+---+--------+

普通临时表是 Session 范围内的，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表。使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people。

spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()

使用DSL语法查询数据

DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。它的好处是不需要使用createOrReplaceTempView这类函数创建临时视图。

df.select("username").show()

对查询结果做运算

//涉及到运算的时候, 每列都必须使用$, 或者采用引号表达式：单引号+字段名。
df.select($"username",$"age" + 1).show
df.select('username, 'age + 1).show()

df.filter($"age">30).show()

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

RDD、DataFrame和DataSet的转化

在 IDEA 中开发程序时，如果需要 RDD 与 DF 或者 DS 之间互相操作，那么需要引入import spark.implicits._。
这里的 spark 不是 Scala 中的包名，而是创建的 sparkSession 对象的变量名称，所以必须先创建 SparkSession 对象再导入。这里的 spark 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持val 修饰的对象的引入。

RDD转DataFrame

val idRDD = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
idRDD.toDF("id").show()
/*
+---+
| id|
+---+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
+---+
*/

//实际开发中，一般通过样例类将 RDD 转换为 DataFrame。
case class User(name:String, age:Int)
val idRDD = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1, 
t._2))
idRDD.toDF().show()
/*
+--------+---+
| name|age|
+--------+---+
|zhangsan| 30|
| lisi| 40|
+--------+---+
*/

DataFrame转RDD

val rdd = df.rdd()
//此时RDD类型：RDD[org.apache.spark.sql.Row]

RDD转DataSet

//利用样例类转换
case class Person(name: String, age: Long)
val caseClassDS = sc.makeRDD(Person("zhangsan",2)).toDS()
//caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]
caseClassDS.show()
/*
+---------+---+
| name|age|
+---------+---+
| zhangsan| 2|
+---------+---+
*/

DataSet转RDD

val rdd = res11.rdd()

DataFrame与DataSet

DataFrame 其实是 DataSet 的特例，所以它们之间是可以互相转换的。

DataFrame转DataSet：

case class User(name:String, age:Int)
val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).toDF("name","age")

val ds = df.as[User]

DataSet转DataFrame：

val df = ds.toDF()

RDD、DataFrame和DataSet的关系

Spark1.0 => RDD
Spark1.3 => DataFrame
Spark1.6 => Dataset

三者的共性

RDD、DataFrame、DataSet 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集；
三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到Action算子才会开始运算
三者有许多共同的函数，如 filter，排序等；
在对 DataFrame 和 Dataset 进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._（在创建好 SparkSession 对象后尽量直接导入）
三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出
三者都有 partition 的概念
DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型

三者的区别

RDD

RDD 一般和 spark mllib 同时使用。
RDD 不支持 sparksql 操作。

DataFrame

DataFrame 与 DataSet 一般不与 spark mllib 同时使用。
与 RDD 和 Dataset 不同，DataFrame 每一行的类型固定为 Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。
DataFrame 与 DataSet 均支持 SparkSQL 的操作，比如 select，groupby 之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作。
DataFrame 与 DataSet 支持一些特别方便的保存方式，比如保存成 csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然。

DataSet

Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。DataFrame 其实就是 DataSet 的一个特例 type DataFrame = Dataset[Row]

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