Spark SQL编写流程

1. SparkSession对象

封装了spark sql执行环境信息，是所有Spark SQL程序的唯一入口

sparkSession中包含  sparkContext和sqlContext两个对象，不用再自己创建sparkContext

2. 创建DataFrame或Dataset

Spark SQL支持各种数据源

3. 在DataFrame或Dataset之上进行transformation和action

Spark SQL提供了多种transformation和action函数

4. 返回结果

保存到HDFS中，或直接打印出来

val spark=SparkSession.build
                   .master("local")
                   .appName("appName")
                   .getOrCreate()

// 注意，后面所有程序片段总的spark变量均值SparkSession

// 将RDD隐式转换为DataFrame

import spark.implicits._

DataFrame与Dataset

1. DataFrame=Dataset[Row]

row表示一行数据，例如Row=["1",23,44]

RDD /DataFream/Dataset 之间可以相互转化

2. DataFream

内部数据无类型统一为row

DataFream是一种特殊的Dataset

3. Dataset

内部数据有类型，需要用户自己设定

Spark SQL数据源

RDD->DataFrame：反射方式

1.定义case class ，作为RDD的schema

2. 直接通过RDD.toDF,将RDD转为DataFream

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.Row
case class User(userID:Long,gennder:String, age: Int, occupation: String, zipcode: String)

val userRdd=sc.textFile("//")
val userRDD=usrRdd.map(_.split("::")).map(p=>User(p(0).ToLong,p(1).ToStringp(2).toInt, p(3), p(4)))

val userDF=userRDD.toDF()

userDF.count()

json->DataFrame

val userjson=spark.read.format("json").load("//user.json")  //一行json数据要在一行

userjson.take(10)

val userjson=spark.read.json("")

userjson.take(10)

text->DataSet

val userDS=spark.read.textFile("").map(_.split(":"))

val ds = df.as[Person] // DataFrame -> Dataset
val df2 = ds.toDF() / Dataset -> DataFrame
val rdd1 = ds.rdd // Dataset -> RDD
val rdd2 = df.rdd // DataFrame -> RDD