Spark SQL常见4种数据源详解

Parquet文件

Parquet读写

Parquet格式经常在Hadoop生态圈中被使用，它也支持Spark SQL的全部数据类型。Spark SQL 提供了直接读取和存储 Parquet 格式文件的方法。

// Encoders for most common types are automatically provided by importing spark.implicits._

import spark.implicits._

val peopleDF = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")

// DataFrames can be saved as Parquet files, maintaining the schema information

peopleDF.write.parquet("hdfs://hadoop001:9000/people.parquet")

// Read in the parquet file created above

// Parquet files are self-describing so the schema is preserved

// The result of loading a Parquet file is also a DataFrame

val parquetFileDF = spark.read.parquet("hdfs://hadoop001:9000/people.parquet")

// Parquet files can also be used to create a temporary view and then used in SQL statements

parquetFileDF.createOrReplaceTempView("parquetFile")

val namesDF = spark.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age BETWEEN 13 AND 19")

namesDF.map(attributes => "Name: " + attributes(0)).show()

// +------------+

// | value|

// +------------+

// |Name: Justin|

// +------------+

解析分区信息

对表进行分区是对数据进行优化的方式之一。在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。例如，对人口数据进行分区存储，分区列为gender和country，使用下面的目录结构：

path

└── to

└── table

├── gender=male

│ ├── ...

│ │

│ ├── country=US

│ │ └── data.parquet

│ ├── country=CN

│ │ └── data.parquet

│ └── ...

└── gender=female

├── ...

│

├── country=US

│ └── data.parquet

├── country=CN

│ └── data.parquet

└── ...

通过传递path/to/table给 SQLContext.read.parque

或SQLContext.read.load，Spark SQL将自动解析分区信息。

返回的DataFrame的Schema如下：

需要注意的是，数据的分区列的数据类型是自动解析的。当前，支持数值类型和字符串类型。自动解析分区类型的参数为：

spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled

默认值为true。

如果想关闭该功能，直接将该参数设置为disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不再进行类型解析。

Schema合并

像ProtocolBuffer、Avro和Thrift那样，Parquet也支持Schema evolution（Schema演变）。用户可以先定义一个简单的Schema，然后逐渐的向Schema中增加列描述。通过这种方式，用户可以获取多个有不同Schema但相互兼容的Parquet文件。现在Parquet数据源能自动检测这种情况，并合并这些文件的schemas。

因为Schema合并是一个高消耗的操作，在大多数情况下并不需要，所以Spark SQL从1.5.0开始默认关闭了该功能。可以通过下面两种方式开启该功能：

当数据源为Parquet文件时，将数据源选项mergeSchema设置为true。

设置全局SQL选项：

spark.sql.parquet.mergeSchema为true。

// sqlContext from the previous example is used in this example.

// This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.

import spark.implicits._

// Create a simple DataFrame, stored into a partition directory

val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map(i => (i, i * 2)).toDF("single", "double")

df1.write.parquet("hdfs://hadoop001:9000/data/test_table/key=1")

// Create another DataFrame in a new partition directory,

// adding a new column and dropping an existing column

val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map(i => (i, i * 3)).toDF("single", "triple")

df2.write.parquet("hdfs://hadoop001:9000/data/test_table/key=2")

// Read the partitioned table

val df3 = spark.read.option("mergeSchema", "true").parquet("hdfs://hadoop001:9000/data/test_table")

df3.printSchema()

// The final schema consists of all 3 columns in the Parquet files together

// with the partitioning column appeared in the partition directory paths.

// root

// |-- single: int (nullable = true)

// |-- double: int (nullable = true)

// |-- triple: int (nullable = true)

// |-- key : int (nullable = true)

Hive数据源

Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的 一点是，如果要在Spark SQL中包含Hive的库，并不需要事先安装Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。

若要把Spark SQL连接到一个部署好的Hive上，你必须把hive-site.xml复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好Hive，Spark SQL也可以运行。

需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL会在当前的工作目录中创建出自己的Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(如果你的 classpath 中有配好的 hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本地文件系统)。

import java.io.File

import org.apache.spark.sql.Row

import org.apache.spark.sql.SparkSession

case class Record(key: Int, value: String)

// warehouseLocation points to the default location for managed databases and tables

val warehouseLocation = new File("spark-warehouse").getAbsolutePath

val spark = SparkSession

.builder()

.appName("Spark Hive Example")

.config("spark.sql.warehouse.dir", warehouseLocation)

.enableHiveSupport()

.getOrCreate()

import spark.implicits._

import spark.sql

sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")

sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")

// Queries are expressed in HiveQL

sql("SELECT * FROM src").show()

// +---+-------+

// |key| value|

// +---+-------+

// |238|val_238|

// | 86| val_86|

// |311|val_311|

// ...

// Aggregation queries are also supported.

sql("SELECT COUNT(*) FROM src").show()

// +--------+

// |count(1)|

// +--------+

// | 500 |

// +--------+

// The results of SQL queries are themselves DataFrames and support all normal functions.

val sqlDF = sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")

// The items in DataFrames are of type Row, which allows you to access each column by ordinal.

val stringsDS = sqlDF.map {

case Row(key: Int, value: String) => s"Key: $key, Value: $value"

}

stringsDS.show()

// +--------------------+

// | value|

// +--------------------+

// |Key: 0, Value: val_0|

// |Key: 0, Value: val_0|

// |Key: 0, Value: val_0|

// ...

// You can also use DataFrames to create temporary views within a SparkSession.

val recordsDF = spark.createDataFrame((1 to 100).map(i => Record(i, s"val_$i")))

recordsDF.createOrReplaceTempView("records")

// Queries can then join DataFrame data with data stored in Hive.

sql("SELECT * FROM records r JOIN src s ON r.key = s.key").show()

// +---+------+---+------+

// |key| value|key| value|

// +---+------+---+------+

// | 2| val_2| 2| val_2|

// | 4| val_4| 4| val_4|

// | 5| val_5| 5| val_5|

// ...

内嵌Hive应用

如果要使用内嵌的Hive，什么都不用做，直接用就可以了。 –conf :

spark.sql.warehouse.dir=

注意：如果你使用的是内部的Hive，在Spark2.0之后，spark.sql.warehouse.dir用于指定数据仓库的地址，如果你需要是用HDFS作为路径，那么需要将core-site.xml和hdfs-site.xml 加入到Spark conf目录，否则只会创建master节点上的warehouse目录，查询时会出现文件找不到的问题，这是需要向使用HDFS，则需要将metastore删除，重启集群。

外部Hive应用

如果想连接外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。

a 将Hive中的hive-site.xml拷贝或者软连接到Spark安装目录下的conf目录下。

b 打开spark shell，注意带上访问Hive元数据库的JDBC客户端。

$ bin/spark-shell --master spark://hadoop001:7077 --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

JSON数据集

Spark SQL 能够自动推测 JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]. 可以通过SparkSession.read.json()去加载一个 Dataset[String]或者一个JSON 文件.注意，这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。

{"name":"Michael"}

{"name":"Andy", "age":30}

{"name":"Justin", "age":19}

// Primitive types (Int, String, etc) and Product types (case classes) encoders are

// supported by importing this when creating a Dataset.

import spark.implicits._

// A JSON dataset is pointed to by path.

// The path can be either a single text file or a directory storing text files

val path = "examples/src/main/resources/people.json"

val peopleDF = spark.read.json(path)

// The inferred schema can be visualized using the printSchema() method

peopleDF.printSchema()

// root

// |-- age: long (nullable = true)

// |-- name: string (nullable = true)

// Creates a temporary view using the DataFrame

peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

// SQL statements can be run by using the sql methods provided by spark

val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")

teenagerNamesDF.show()

// +------+

// | name|

// +------+

// |Justin|

// +------+

// Alternatively, a DataFrame can be created for a JSON dataset represented by

// a Dataset[String] storing one JSON object per string

val otherPeopleDataset = spark.createDataset(

"""{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil)

val otherPeople = spark.read.json(otherPeopleDataset)

otherPeople.show()

// +---------------+----+

// | address|name|

// +---------------+----+

// |[Columbus,Ohio]| Yin|

// +---------------+----+

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。

注意，需要将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。

$ bin/spark-shell --master spark://hadoop001:7077 --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

// Note: JDBC loading and saving can be achieved via either the load/save or jdbc methods

// Loading data from a JDBC source

val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://hadoop001:3306/rdd").option("dbtable", " rddtable").option("user", "root").option("password", "hive").load()

val connectionProperties = new Properties()

connectionProperties.put("user", "root")

connectionProperties.put("password", "hive")

val jdbcDF2 = spark.read

.jdbc("jdbc:mysql://hadoop001:3306/rdd", "rddtable", connectionProperties)

// Saving data to a JDBC source

jdbcDF.write

.format("jdbc")

.option("url", "jdbc:mysql://hadoop001:3306/rdd")

.option("dbtable", "rddtable2")

.option("user", "root")

.option("password", "hive")

.save()

jdbcDF2.write

.jdbc("jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql", "db", connectionProperties)

// Specifying create table column data types on write

jdbcDF.write

.option("createTableColumnTypes", "name CHAR(64), comments VARCHAR(1024)")

.jdbc("jdbc:mysql://hadoop001:3306/mysql", "db", connectionProperties)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，有喜欢小编的文章可以关注小编并帮小编转发，小编后期会持续更新的丫。