（一）概述
SparkSQL可以理解为在原生的RDD上做的一层封装，通过SparkSQL可以在scala和java中写SQL语句，并将结果作为Dataset/DataFrame返回。简单来讲，SparkSQL可以让我们像写SQL一样去处理内存中的数据。
Dataset是一个数据的分布式集合，是Spark1.6之后新增的接口，它提供了RDD的优点和SparkSQL优化执行引擎的优点，一个Dataset相当于RDD+Schema的结合。
Dataset的底层封装是RDD，当RDD的泛型是Row类型时，该类型就可以称为DataFrame。DataFrame是一种表格型的数据结构，就和传统的Mysql结构一样，通过DataFrame我们可以更加高效地去执行Sql。
特点
- 易整合，在程序中既可以使用SQL，还可以使用API！
- 统一的数据访问， 不同数据源中的数据，都可以使用SQL或DataFrameAPI进行操作，还可以进行不同数据源的Join！
- 对Hive的无缝支持
- 支持标准的JDBC和ODBC
（二）SparkSQL实战
使用SparkSQL首先需要引入相关的依赖：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
<version>3.0.0</version>
</dependency>该依赖需要和sparkCore保持一致。
SparkSQL的编码主要通过四步：
- 创建SparkSession
- 获取数据
- 执行SQL
- 关闭SparkSession
public class SqlTest {
public static void main(String[] args) {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("sql")
.master("local")
.getOrCreate();
Dataset<Row> json = sparkSession.read().json("data/json");
json.printSchema();
json.show();
sparkSession.stop();
}
}在data的目录下创建一个名为json的文件
{"name":"a","age":23}
{"name":"b","age":24}
{"name":"c","age":25}
{"name":"d","age":26}
{"name":"e","age":27}
{"name":"f","age":28}运行项目后输出两个结果，schema结果如下：
Dataset<Row>输出结果如下：
通过SparkSQL可以执行和SQL十分相似的查询操作：
public class SqlTest {
public static void main(String[] args) {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("sql")
.master("local")
.getOrCreate();
Dataset<Row> json = sparkSession.read().json("data/json");
json.select("age","name").where("age > 26").show();
sparkSession.stop();
}
}在上面的语句中，通过一系列的API实现了SQL查询操作，除此之外，SparkSQL还支持直接写原始SQL语句的操作。
在写SQL语句之前，首先需要让Spark知道对哪个表进行查询，因此需要建立一张临时表，再执行SQL查询：
json.createOrReplaceTempView("json");
sparkSession.sql("select * from json where age > 26").show();（三）非JSON格式的Dataset创建
在上一节中创建Dataset时使用了最简单的json，因为json自己带有schema结构，因此不需要手动去增加，如果是一个txt文件，就需要在创建Dataset时手动塞入schema。
下面展示读取txt文件的例子，首先创建一个user.txt
a 23 b 24 c 25 d 26
现在我要将上面的这几行变成DataFrame，第一列表示姓名，第二列表示年龄，于是就可以像下面这样操作：
public class SqlTest2 {
public static void main(String[] args) {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("sql")
.master("local")
.getOrCreate();
SparkContext sparkContext = sparkSession.sparkContext();
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkContext);
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("data/user.txt");
//将String类型转化为Row类型
JavaRDD<Row> rowJavaRDD = lines.map(new Function<String, Row>() {
@Override
public Row call(String v1) throws Exception {
String[] split = v1.split(" ");
return RowFactory.create(
split[0],
Integer.valueOf(split[1])
);
}
});
//定义schema
List<StructField> structFields = Arrays.asList(
DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true),
DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true)
);
StructType structType = DataTypes.createStructType(structFields);
//生成dataFrame
Dataset<Row> dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowJavaRDD, structType);
dataFrame.show();
}
}（四）通过JDBC创建DataFrame
通过JDBC可直接将对应数据库中的表放入Spark中进行一些处理，下面通过MySQL进行展示。
使用MySQL需要在依赖中引入MySQL的引擎：
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.46</version>
</dependency>接着通过类似JDBC的方式读取MySQL数据：
public class SqlTest3 {
public static void main(String[] args) {
SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
.appName("sql")
.master("local")
.getOrCreate();
Map<String,String> options = new HashMap<>();
options.put("url","jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/books");
options.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver");
options.put("user","root");
options.put("password","123456");
options.put("dbtable","book");
Dataset<Row> jdbc = sparkSession.read().format("jdbc").options(options).load();
jdbc.show();
sparkSession.close();
}
}读取到的数据是DataFrame，接下来的操作就是对DataFrame的操作了。
（五）总结
SparkSQL是对Spark原生RDD的增强，虽然很多功能通过RDD就可以实现，但是SparkSQL可以更加灵活地实现一些功能。
到此这篇关于SparkSQL快速入门教程的文章就介绍到这了,更多相关SparkSQL入门内容请搜索好代码网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持好代码网！
