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    [原]sparkSQL1.1入门之六：sparkSQL之基础应用

    book_mmicky发表于 2014-09-10 09:16:16
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    SparkSQL引入了一种新的RDD——SchemaRDD，SchemaRDD由行对象（row）以及描述行对象中每列数据类型的schema组成；SchemaRDD很象传统数据库中的表。SchemaRDD可以通过RDD、Parquet文件、JSON文件、或者通过使用hiveql查询hive数据来建立。SchemaRDD除了可以和RDD一样操作外，还可以通过registerTempTable注册成临时表，然后通过SQL语句进行操作。
    值得注意的是：
    • Spark1.1使用registerTempTable代替1.0版本的registerAsTable
    • Spark1.1在hiveContext中，hql()将被弃用，sql()将代替hql()来提交查询语句，统一了接口。
    • 使用registerTempTable注册表是一个临时表，生命周期只在所定义的sqlContext或hiveContext实例之中。换而言之，在一个sqlontext（或hiveContext）中registerTempTable的表不能在另一个sqlContext（或hiveContext）中使用。
    另外，spark1.1提供了语法解析器选项spark.sql.dialect，就目前而言，spark1.1提供了两种语法解析器：sql语法解析器和hiveql语法解析器。
    • sqlContext现在只支持sql语法解析器（SQL-92语法）
    • hiveContext现在支持sql语法解析器和hivesql语法解析器，默认为hivesql语法解析器，用户可以通过配置切换成sql语法解析器，来运行hiveql不支持的语法，如select 1。
    切换可以通过下列方式完成：
    • 在sqlContexet中使用setconf配置spark.sql.dialect
    • 在hiveContexet中使用setconf配置spark.sql.dialect
    • 在sql命令中使用 set spark.sql.dialect=value

    sparkSQL1.1对数据的查询分成了2个分支：sqlContext 和 hiveContext。至于两者之间的关系，hiveSQL继承了sqlContext，所以拥有sqlontext的特性之外，还拥有自身的特性（最大的特性就是支持hive，sparkSQL1.1入门之六：sparkSQL之基础应用 - mmicky - mmicky 的博客）。
    下面就sparkSQL的一些基本操作做一演示：
    • sqlContext基础应用
      • RDD
      • parquet文件
      • json文件
    • hiveContext基础应用
    • 混合使用
    • 缓存之使用
    • DSL之使用
    为了方便演示，我们在spark-shell里面进行下列演示，并加以说明。首先，启动spark集群，然后在客户端wyy上启动spark-shell：
    bin/spark-shell --master spark://hadoop1:7077 --executor-memory 3g

    1：sqlContext基础应用
    首先创建sqlContext，并引入sqlContext.createSchemaRDD以完成RDD隐式转换成SchemaRDD：
    val sqlContext=	new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.createSchemaRDD

    1.1：RDD
    Spark1.1.0开始提供了两种方式将RDD转换成SchemaRDD：
    • 通过定义case class，使用反射推断Schema（case class方式）
    • 通过可编程接口，定义Schema，并应用到RDD上（applySchema 方式)
    前者使用简单、代码简洁，适用于已知Schema的源数据上；后者使用较为复杂，但可以在程序运行过程中实行，适用于未知Schema的RDD上。

    1.1.1 case class方式
    对于case class方式，首先要定义case class，在RDD的transform过程中使用case class可以隐式转化成SchemaRDD，然后再使用registerTempTable注册成表。注册成表后就可以在sqlContext对表进行操作，如select 、insert、join等。注意，case class可以是嵌套的，也可以使用类似Sequences 或 Arrays之类复杂的数据类型。
    下面的例子是定义一个符合数据文件/sparksql/people.txt类型的case clase（Person），然后将数据文件读入后隐式转换成SchemaRDD：people，并将people在sqlContext中注册成表rddTable，最后对表进行查询，找出年纪在13-19岁之间的人名。

    /sparksql/people.txt的内容有3行：

    运行下列代码：
    //RDD1演示
case class Person(name:String,age:Int)
val rddpeople=sc.textFile("/sparksql/people.txt").map(_.split(",")).map(p=>Person(p(0),p(1).trim.toInt))
rddpeople.registerTempTable("rddTable")

sqlContext.sql("SELECT name FROM rddTable WHERE age >= 13 AND age <= 19").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
    运行结果：

    1.1.2 applySchema 方式
    applySchema 方式比较复杂，通常有3步过程：
    • 从源RDD创建rowRDD
    • 创建与rowRDD匹配的Schema
    • 将Schema通过applySchema应用到rowRDD
    上面的例子通过applySchema 方式实现的代码如下：
    //RDD2演示
//导入SparkSQL的数据类型和Row
import org.apache.spark.sql._

//创建于数据结构匹配的schema
val schemaString = "name age"
val schema =
  StructType(
    schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))

//创建rowRDD
val rowRDD = sc.textFile("/sparksql/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Row(p(0), p(1).trim))
//用applySchema将schema应用到rowRDD
val rddpeople2 = sqlContext.applySchema(rowRDD, schema)

rddpeople2.registerTempTable("rddTable2")
sqlContext.sql("SELECT name FROM rddTable2 WHERE age >= 13 AND age <= 19").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
    运行结果：

    1.2：parquet文件
    同样得，sqlContext可以读取parquet文件，由于parquet文件中保留了schema的信息，所以不需要使用case class来隐式转换。sqlContext读入parquet文件后直接转换成SchemaRDD，也可以将SchemaRDD保存成parquet文件格式。

    我们先将上面建立的SchemaRDD：people保存成parquet文件：
    rddpeople.saveAsParquetFile("/sparksql/people.parquet")
    运行后/sparksql/目录下就多出了一个名称为people.parquet的目录：

    然后，将people.parquet读入，注册成表parquetTable，查询年纪大于25岁的人名：
    //parquet演示
val parquetpeople = sqlContext.parquetFile("/sparksql/people.parquet")
parquetpeople.registerTempTable("parquetTable")

sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetTable WHERE age >= 25").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
    运行结果：

    1.3：json文件
    sparkSQL1.1.0开始提供对json文件格式的支持，这意味着开发者可以使用更多的数据源，如鼎鼎大名的NOSQL数据库MongDB等。sqlContext可以从jsonFile或jsonRDD获取schema信息，来构建SchemaRDD，注册成表后就可以使用。
    • jsonFile - 加载JSON文件目录中的数据，文件的每一行是一个JSON对象。
    • jsonRdd - 从现有的RDD加载数据，其中RDD的每个元素包含一个JSON对象的字符串。
    下面的例子读入一个json文件/sparksql/people.json，注册成jsonTable，并查询年纪大于25岁的人名。

    /sparksql/people.json的内容：
    运行下面代码：
    //json演示
val jsonpeople = sqlContext.jsonFile("/sparksql/people.json")
jsonpeople.registerTempTable("jsonTable")

sqlContext.sql("SELECT name FROM jsonTable WHERE age >= 25").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
    运行结果：


    2：hiveContext基础应用
    使用hiveContext之前首先要确认以下两点：
    • 使用的Spark是支持hive
    • hive的配置文件hive-site.xml已经存在conf目录中
    前者可以查看lib目录下是否存在以datanucleus开头的3个JAR来确定，后者注意是否在hive-site.xml里配置了uris来访问hive metastore。

    要使用hiveContext，需要先构建hiveContext：
    val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
    然后就可以对hive数据进行操作了，下面我们将使用hive中的销售数据（第五小结中的hive数据），首先切换数据库到saledata并查看有几个表：
    hiveContext.sql("use saledata")
hiveContext.sql("show tables").collect().foreach(println)
    可以看到有在第五小节定义的3个表：

    现在查询一下所有订单中每年的销售单数、销售总额：
    //所有订单中每年的销售单数、销售总额
//三个表连接后以count(distinct a.ordernumber)计销售单数，sum(b.amount)计销售总额
hiveContext.sql("select c.theyear,count(distinct a.ordernumber),sum(b.amount) from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear order by c.theyear").collect().foreach(println)
    运行结果：

    再做一个稍微复杂点的查询，求出所有订单每年最大金额订单的销售额：
    /************************
所有订单每年最大金额订单的销售额:
第一步，先求出每份订单的销售额以其发生时间
select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber 
第二步，以第一步的查询作为子表，和表tblDate连接，求出每年最大金额订单的销售额
select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbldate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber ) d  on c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear
*************************/

hiveContext.sql("select c.theyear,max(d.sumofamount) from tbldate c join (select a.dateid,a.ordernumber,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.dateid,a.ordernumber ) d  on c.dateid=d.dateid group by c.theyear sort by c.theyear").collect().foreach(println)
    运行结果：

    最后做一个更复杂的查询，求出所有订单中每年最畅销货品：
    /************************
所有订单中每年最畅销货品：
第一步：求出每年每个货品的销售金额
select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid

第二步：求出每年单品销售的最大金额
select d.theyear,max(d.sumofamount) as maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) d group by d.theyear

第三步：求出每年与销售额最大相符的货品就是最畅销货品
select distinct  e.theyear,e.itemid,f.maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) e join (select d.theyear,max(d.sumofamount) as maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) d group by d.theyear) f on (e.theyear=f.theyear and e.sumofamount=f.maxofamount) order by e.theyear
*************************/

hiveContext.sql("select distinct  e.theyear,e.itemid,f.maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) e join (select d.theyear,max(d.sumofamount) as maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tblStock a join tblStockDetail b on a.ordernumber=b.ordernumber join tbldate c on a.dateid=c.dateid group by c.theyear,b.itemid) d group by d.theyear) f on (e.theyear=f.theyear and e.sumofamount=f.maxofamount) order by e.theyear").collect().foreach(println)
    运行结果：

    3：混合使用
    在sqlContext或hiveContext中，来源于不同数据源的表在各自生命周期中可以混用，但是不同实例之间的表不能混合使用。

    3.1 sqlContext中混合使用：
    //sqlContext中混合使用
//sqlContext中来自rdd的表rddTable和来自parquet文件的表parquetTable混合使用
sqlContext.sql("select a.name,a.age,b.age from rddTable a join parquetTable b on a.name=b.name").collect().foreach(println)
    运行结果：

    3.2 hiveContext中混合使用：
    //hiveContext中混合使用
//创建一个hiveTable，并将数据加载，注意people.txt第二列有空格，所以age取string类型
hiveContext.sql("CREATE TABLE hiveTable(name string,age string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' ")
hiveContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/mmicky/mboo/MyClass/doc/sparkSQL/data/people.txt' INTO TABLE hiveTable")

//创建一个源自parquet文件的表parquetTable2，然后和hiveTable混合使用
hiveContext.parquetFile("/sparksql/people.parquet").registerAsTable("parquetTable2")
hiveContext.sql("select a.name,a.age,b.age from hiveTable a join parquetTable2 b on a.name=b.name").collect().foreach(println)
    运行结果：

    4：缓存之使用
    sparkSQL的cache可以使用两种方法来实现：
    • cacheTable()方法
    • CACHE TABLE命令
    千万不要先使用cache SchemaRDD，然后registerAsTable ；使用RDD的cache()将使用原生态的cache，而不是针对SQL优化后的内存列存储。看看cacheTable的源代码：

    在默认的情况下，内存列存储的压缩功能是关闭的，要使用压缩功能需要配置变量COMPRESS_CACHED。

    在sqlContext里可以如下使用cache：
    //sqlContext的cache使用
sqlContext.cacheTable("rddTable")
sqlContext.sql("SELECT name FROM rddTable WHERE age >= 13 AND age <= 19").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

sqlContext.sql("CACHE TABLE parquetTable")
sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetTable WHERE age >= 13 AND age <= 19").map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
    观察webUI，可以看到cache的信息。（注意cache是lazy的，要有action才会实现；uncache是eager的，可以立即实现）

    使用如下命令可以取消cache：
    sqlContext.uncacheTable("rddTable")
sqlContext.sql("UNCACHE TABLE parquetTable")
    同样的，在hiveContext也可以使用上面的方法cache或uncache（hiveContext继承于sqlContext）。

    5：DSL之使用
    sparkSQL除了支持HiveQL和SQL-92语法外，还支持DSL（Domain Specific Language）。在DSL中，使用scala符号'+标示符表示基础表中的列，spark的execution engine会将这些标示符隐式转换成表达式。另外可以在API中找到很多DSL相关的方法，如where()、select()、limit()等等，详细资料可以查看catalyst模块中的dsl子模块，下面为其中定义几种常用方法：

    关于DSL的使用，随便举个例子，结合DSL方法，很容易上手：
    //DSL演示
val teenagers_dsl = rddpeople.where('age >= 10).where('age <= 19).select('name)
teenagers_dsl.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

    6：Tips
    上面介绍了sparkSQL的基础应用，sparkSQL还在高速发展中，存在者不少缺陷，如：
    • scala2.10.4本身对case class有22列的限制，在使用RDD数据源的时候就会造成不方便；
    • sqlContext中3个表不能同时join，需要两两join后再join一次；
    • sqlContext中不能直接使用values插入数据；
    • 。。。
    总的来说，hiveContext还是令人满意，sqlContext就有些差强人意了。另外，顺便提一句，在编写sqlContext应用程序的时候，case class要定义在object之外。




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