XY個(gè)人記

SparkSQL是spark的一個(gè)模塊，主入口是SparkSession，將SQL查詢與Spark程序無(wú)縫混合。DataFrames和SQL提供了訪問(wèn)各種數(shù)據(jù)源（通過(guò)JDBC或ODBC連接）的常用方法包括Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON和JDBC。您甚至可以跨這些來(lái)源加入數(shù)據(jù)。以相同方式連接到任何數(shù)據(jù)源。Spark SQL還支持HiveQL語(yǔ)法以及Hive SerDes和UDF，允許您訪問(wèn)現(xiàn)有的Hive倉(cāng)庫(kù)。

Spark SQL包括基于成本的優(yōu)化器，列式存儲(chǔ)和代碼生成，以快速進(jìn)行查詢。同時(shí)，它使用Spark引擎擴(kuò)展到數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)和多小時(shí)查詢，該引擎提供完整的中間查詢?nèi)蒎e(cuò)。不要擔(dān)心使用不同的引擎來(lái)獲取歷史數(shù)據(jù)。

SparkSQL版本：?

??? Spark2.0之前
入口：SQLContext和HiveContext
SQLContext：主要DataFrame的構(gòu)建以及DataFrame的執(zhí)行，SQLContext指的是spark中SQL模塊的程序入口
HiveContext：是SQLContext的子類(lèi)，專(zhuān)門(mén)用于與Hive的集成，比如讀取Hive的元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到Hive表、Hive的窗口分析函數(shù)等

??? Spark2.0之后
入口：SparkSession（spark應(yīng)用程序的一個(gè)整體入口），合并了SQLContext和HiveContext

??? SparkSQL核心抽象：DataFrame/Dataset?? ? type DataFrame = Dataset[Row]?? ?//type 給某個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型起個(gè)別名

SparkSQL DSL語(yǔ)法?

SparkSQL除了支持直接的HQL語(yǔ)句的查詢外，還支持通過(guò)DSL語(yǔ)句/API進(jìn)行數(shù) 據(jù)的操作，主要DataFrame API列表如下：

select：類(lèi)似于HQL語(yǔ)句中的select，獲取需要的字段信息

where/filter：類(lèi)似HQL語(yǔ)句中的where語(yǔ)句，根據(jù)給定條件過(guò)濾數(shù)據(jù)

sort/orderBy: 全局?jǐn)?shù)據(jù)排序功能，類(lèi)似Hive中的order by語(yǔ)句，按照給定字段進(jìn)行全部 數(shù)據(jù)的排序

sortWithinPartitions：類(lèi)似Hive的sort by語(yǔ)句，按照分區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)排序

groupBy：數(shù)據(jù)聚合操作

limit：獲取前N條數(shù)據(jù)記錄

SparkSQL和Hive的集成

集成步驟：
-1. namenode和datanode啟動(dòng)
-2. 將hive配置文件軟連接或者復(fù)制到spark的conf目錄下面

$ ln -s /opt/modules/apache/hive-1.2.1/conf/hive-site.xml 
or
$ cp /opt/modules/apache/hive-1.2.1/conf/hive-site.xml ./

? ? ? ? -3. 根據(jù)hive-site.xml中不同配置項(xiàng)，采用不同策略操作
根據(jù)hive.metastore.uris參數(shù)
-a. 當(dāng)hive.metastore.uris參數(shù)為空的時(shí)候（默認(rèn)值）
將Hive元數(shù)據(jù)庫(kù)的驅(qū)動(dòng)jar文件添加spark的classpath環(huán)境變量中即可完成SparkSQL到hive的集成
-b. 當(dāng)hive.metastore.uris非空時(shí)候
-1. 啟動(dòng)hive的metastore服務(wù)
./bin/hive --service metastore &
-2. 完成SparkSQL與Hive集成工作

?? ??? ?-4.啟動(dòng)spark-SQL（$ bin/spark-sql）時(shí)候 發(fā)現(xiàn)報(bào)錯(cuò)：

java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver

? ? ? ? at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366)

? ? ? ? at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355)

? ? ? ? at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)

? ? ? ? at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)

? ? ? ? at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)

? ? ? ? at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)

? ? ? ? at java.lang.Class.forName0(Native Method)

? ? ? ? at java.lang.Class.forName(Class.java:270)

? ? ? ? at org.apache.spark.util.Utils$.classForName(Utils.scala:228)

? ? ? ? at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:693)

? ? ? ? at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:185)

? ? ? ? at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:210)

? ? ? ? at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:124)

? ? ? ? at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

Failed to load main class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.

You need to build Spark with -Phive and -Phive-thriftserver.

解決辦法：將spark源碼中sql/hive-thriftserver/target/spark-hive-thriftserver_2.11-2.0.2.jar拷貝到spark的jars目錄下

完成。（查看數(shù)據(jù)庫(kù) spark-sql (default)> show databases; ，它操作的都是Hive）

??? 編寫(xiě)兩個(gè)簡(jiǎn)單的SQL

spark-sql (default)> select * from emp;

??? 也可以做兩張變的jion

spark-sql (default)> select a.*,b.* from emp a left join dept b on a.deptno = b.deptno;

可以對(duì)表進(jìn)行一個(gè)緩存操作3

> cache table emp;    #緩存操作
> uncache table dept;    #清除緩存操作
> explain select * from emp;    #執(zhí)行計(jì)劃

我們可以看到相應(yīng)的Storage信息，執(zhí)行完清除緩存操作后下面的Stages操作消失

啟動(dòng)一個(gè)Spark Shell，可以直接在shell里面編寫(xiě)SQL語(yǔ)句

$ bin/spark-shell
#可以在shell里面寫(xiě)sql
scala> spark.sql("show databases").show
scala> spark.sql("use common").show
scala> spark.sql("select * from emp a join dept b on a.deptno = b.deptno").show

?? ?? 用一個(gè)變量名稱接收DataFrame

??? 比如使用registerTempTable注冊(cè)一個(gè)臨時(shí)表。注：臨時(shí)表是所有數(shù)據(jù)庫(kù)公有的不需要指定數(shù)據(jù)庫(kù)

scala> df.registerTempTable("table_regis01")

Spark應(yīng)用依賴第三方j(luò)ar包文件解決方案?? ??? ?

在我們的4040頁(yè)面Environment節(jié)點(diǎn)下的Classpath Entries節(jié)點(diǎn)里可以看到我們服務(wù)所依賴的jar包。http://hadoop01.com:4040/environment/

??? 1.直接添加驅(qū)動(dòng)jar到${SPARK_HOME}/jars

??? 2. 使用參數(shù)--jars 添加本地jar包
./bin/spark-shell --jars jars/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar,/opt/modules/hive-1.2.1/lib/servlet-api-2.5.jar
添加多個(gè)本地jar的話，用逗號(hào)隔開(kāi)
./bin/spark-shell --jars jars/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar,/opt/modules/hive-1.2.1/lib/*
注意：不能使用*去添加jar包，如果想要添加多個(gè)依賴jar，只能一個(gè)一個(gè)去添加

3. 使用參數(shù)--packages添加maven中的第三方j(luò)ar文件
. bin/spark-shell --packages mysql:mysql-connector-java:5.1.28?? ????
可以使用逗號(hào)隔開(kāi)給定多個(gè)，格式（groupId:artifactId:version）
(底層執(zhí)行原理先從maven中央庫(kù)下載本地沒(méi)有的第三方j(luò)ar文件到本地，jar文件會(huì)先下載到本地的/home/ijeffrey/.ivy2/jars目錄下，最后通過(guò)spark.jars來(lái)控制添加classpath中)
--exclude-packages?? ?去掉不需要的包
--repositories maven源，指定URL連接?? ?

4. 使用SPARK_CLASSPATH環(huán)境變量給定jar文件路徑?? ?
編輯spark-env.sh文件
SPARK_CLASSPATH=/opt/modules/apache/spark-2.0.2/external_jars/*????????? 外部jar的路徑
5. 將第三方j(luò)ar文件打包到最終的jar文件中?? ?
在IDEA中添加依賴jar到最終的需要運(yùn)行的spark應(yīng)用的jar中

SparkSQL的ThriftServer服務(wù)

??? ThriftServer底層就是Hive的HiveServer2服務(wù)，下面是客戶端連接Hive Server2 方法的相關(guān)連接
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-JDBC?? ?
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics??? #hiveserver2的配置
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Setting+Up+HiveServer2???

??? 配置：
-1. ThriftServer服務(wù)運(yùn)行的Spark環(huán)境必須完成SparkSQL和Hive的集成
-2. hive-site.xml中配置hiveserver2服務(wù)的相關(guān)參數(shù)

<!-- 監(jiān)聽(tīng)的端口號(hào) -->
<property>
	<name>hive.server2.thrift.bind.port</name>
	<value>10000</value>
</property>
<!-- 監(jiān)聽(tīng)的主機(jī)名 -->
<property>
	<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
	<value>hadoop01.com</value>
</property>

? ? ? ? -3. 啟動(dòng)hive的元數(shù)據(jù)服務(wù)

$ ./bin/hive --service metastore &

? ? ? ? -4. 啟動(dòng)spark的thriftserver服務(wù)，也是一個(gè)SparkSubmit服務(wù)

$ sbin/start-thriftserver.sh 

??? 也可以看到相應(yīng)的WEBUI界面，比之前的多了一個(gè)JDBC/ODBC Server

注意：如果需要啟動(dòng)Spark ThriftServer 服務(wù)，需要關(guān)閉hiveserver2 服務(wù)

SparkSQL的ThriftServer服務(wù)測(cè)試

??? -1. 查看進(jìn)程是否存在
jps -ml | grep HiveThriftServer2
-2. 查看WEB界面是否正常
有JDBC/ODBC Server這個(gè)選項(xiàng)就是正常的
-3. 通過(guò)spark自帶的beeline命令
./bin/beeline
-4. 通過(guò)jdbc來(lái)訪問(wèn)spark的ThriftServer接口

Spark中beeline的使用

$ bin/beeline    #啟動(dòng)beeline
#可以使用!help查看相應(yīng)的命令
beeline> !help
#如connect
beeline> !connect
Usage: connect <url> <username> <password> [driver]
#這樣可以多個(gè)用戶連接
beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop01.com:10000
#退出
beeline> !quit

連接成功，在4040 頁(yè)面也可以看到我們連接的hive

注：如果報(bào)錯(cuò)
No known driver to handle "jdbc:hive2://hadoop01.com:10000"
說(shuō)明缺少了hive的驅(qū)動(dòng)jar，在我們編譯好的源碼中hive-jdbc-1.2.1.spark2.jar 找到并copy到spark的jars中

通過(guò)jdbc來(lái)訪問(wèn)spark的ThriftServer接口

向我們java連接mysql一樣，我們使用scala來(lái)連接ThriftServer

package com.jeffrey
 
import java.sql.DriverManager
 
object SparkJDBCThriftServerDemo {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        //1 添加驅(qū)動(dòng)
        val driver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"
        Class.forName(driver)
 
        //2 構(gòu)建連接對(duì)象
        val url = "jdbc:hive2://hadoop01.com:10000"
        val conn = DriverManager.getConnection(url,"ijeffrey","123456")
 
        //3 sql 語(yǔ)句執(zhí)行
        conn.prepareStatement("use common").execute()
 
        var pstmt = conn.prepareStatement("select empno,ename,sal from emp")
 
        var rs = pstmt.executeQuery()
 
        while (rs.next()){
            println(s"empno = ${rs.getInt("empno")}  " +
                    s"ename=${rs.getString("ename")}   " +
                    s" sal=${rs.getDouble("sal")}")
        }
 
        println("---------------------------------------------------------------------------")
 
        pstmt = conn.prepareStatement("select empno,ename,sal from emp where sal > ? and ename = ?")
        pstmt.setDouble(1,3000)
        pstmt.setString(2,"KING")
 
        rs = pstmt.executeQuery()
 
        while (rs.next()){
            println(s"empno = ${rs.getInt("empno")}  " +
                    s"ename=${rs.getString("ename")}   " +
                    s" sal=${rs.getDouble("sal")}")
        }
 
        rs.close()
        pstmt.close()
        conn.close()
    }
}

執(zhí)行結(jié)果：

SparkSQL案例

案例一：SparkSQL讀取HDFS上Json格式的文件

?? ?1. 將案例數(shù)據(jù)上傳到HDFS上
樣例數(shù)據(jù)在${SPARK_HOME}/examples/src/main/resources/*

?? ?2. 編寫(xiě)SparkSQL程序
啟動(dòng)一個(gè)spark-shell進(jìn)行編寫(xiě)

scala> val path = "/spark/data/people.json"
scala> val df = spark.read.json(path)
scala> df.registerTempTable("tmp04") //通過(guò)DataFrame注冊(cè)一個(gè)臨時(shí)表
scala> spark.sql("show tables").show  //通過(guò)SQL語(yǔ)句進(jìn)行操作
scala> spark.sql("select * from tmp04").show
 
#saveAsTable 使用之前 先要use table
scala> spark.sql("select * from tmp04").write.saveAsTable("test01")
#overwrite 覆蓋  append 拼接  ignore 忽略
scala> spark.sql("select * from tmp01").write.mode("overwrite").saveAsTable("test01")
scala> spark.sql("select * from tmp01").write.mode("append").saveAsTable("test01")
scala> spark.sql("select * from tmp01").write.mode("ignore").saveAsTable("test01")

? ? saveAsTable("test01")默認(rèn)保存到一張不存在的表中（test01不是臨時(shí)表），如果表存在的話就會(huì)報(bào)錯(cuò)

??? SaveMode四種情況：
Append：拼接
Overwrite: 重寫(xiě)
ErrorIfExists：如果表已經(jīng)存在，則報(bào)錯(cuò)，默認(rèn)就是這一種，存在即報(bào)錯(cuò)
Ignore：如果表已經(jīng)存在了，則忽略這一步操作

除了spark.read.json的方式去讀取數(shù)據(jù)外，還可以使用spark.sql的方式直接讀取數(shù)據(jù)

scala> spark.sql("select * from json.`/spark/data/people.json` where age is not null").show 
+---+------+
|age|  name|
+---+------+
| 30|  Andy|
| 19|Justin|
+---+------+
# hdfs上的路徑使用`(反票號(hào))引起來(lái)

案例二：DataFrame和Dataset和RDD之間的互相轉(zhuǎn)換

??? 在IDEA中集成Hive的話，需要將hive-site.xml文件放到resources目錄下面

package com.jeffrey.sql
 
import java.util.Properties
 
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
 
object HiveJoinMySQLDemo {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        System.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\hadoop-2.7.3")
        // 1.構(gòu)建SparkSession
        val warehouseLocation = "/user/hive/warehouse"
 
        val spark = SparkSession
                .builder()
                .master("local")    //如果放到集群運(yùn)行需要注釋掉
                .appName("RDD 2 DataFrame")
                .config("spark.sql.warehouse.dir",warehouseLocation)
                .enableHiveSupport()
                .getOrCreate()
 
        import spark.implicits._
        import spark.sql
 
        val url = "jdbc:mysql://hadoop01.com:3306/test"
        val table = "tb_dept"
 
        val props = new Properties()
        props.put("user","root")
        props.put("password","123456")
 
        // 1.Hive表數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MySQL中    在shell中可以使用paste寫(xiě)多行
        spark.read.table("common.dept")
                .write
                .mode(SaveMode.Overwrite)
                .jdbc(url,table,props)
 
        // 2.Hive和MySQL的join操作
        //2.1 讀取MySQL的數(shù)據(jù)
       val df: DataFrame = spark
                .read
                .jdbc(url,table,props)
 
        df.createOrReplaceTempView("tmp_tb_dept")
        //2.1 數(shù)據(jù)聚合
        spark.sql(
            """
              |select a.*,b.dname,b.loc
              |from common.emp a
              |join tmp_tb_dept b on a.deptno = b.deptno
            """.stripMargin).createOrReplaceTempView("tmp_emp_join_dept_result")
 
        spark.sql("select * from tmp_emp_join_dept_result").show()
 
        // 對(duì)表進(jìn)行緩存的方法
        spark.read.table("tmp_emp_join_dept_result").cache()
        spark.catalog.cacheTable("tmp_emp_join_dept_result")
 
        //輸出到HDFS上
        // 方法一
        /*spark
                .read
                .table("tmp_emp_join_dept_result")
                .write.parquet("/spark/sql/hive_join_mysql")*/
 
        // 方法二
        spark
                .read
                .table("tmp_emp_join_dept_result")
                .write
                .format("parquet")
                .save(s"hdfs://hadoop01.com:8020/spark/sql/hive_join_mysql/${System.currentTimeMillis()}")
 
 
        //輸出到Hive中，并且是parquet格式 按照deptno分區(qū)
        spark
                .read
                .table("tmp_emp_join_dept_result")
                .write
                .format("parquet")
                .partitionBy("deptno")
                .mode(SaveMode.Overwrite)
                .saveAsTable("hive_emp_dept")
 
        println("------------------------------------------------------------")
 
        spark.sql("show tables").show()
 
        //清空緩存
        spark.catalog.uncacheTable("tmp_emp_join_dept_result")
 
    }
}

可以打成jar文件放在集群上執(zhí)行

bin/spark-submit \
--class com.jeffrey.sql.HiveJoinMySQLDemo \
--master yarn \
--deploy-mode client \
/opt/datas/jar/hivejoinmysql.jar
 
 
bin/spark-submit \
--class com.jeffrey.sql.HiveJoinMySQLDemo \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
/opt/datas/logAnalyze.jar

以上即使Spark?SQL的基本使用。

SparkSQL的函數(shù)

HIve支持的函數(shù)，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持兩種自定義函數(shù)，分別是：UDF和UDAF，兩種函數(shù)都是通過(guò)SparkSession的udf屬性進(jìn)行函數(shù)的注冊(cè)使用的；SparkSQL不支持UDTF函數(shù)的 自定義使用。

☆ UDF：一條數(shù)據(jù)輸入，一條數(shù)據(jù)輸出，一對(duì)一的函數(shù)，即普通函數(shù)

☆ UDAF：多條數(shù)據(jù)輸入，一條數(shù)據(jù)輸出，多對(duì)一的函數(shù)，即聚合函數(shù)

下一篇會(huì)寫(xiě)一下SparkSQL自定義函數(shù)的案例以及其關(guān)于SparkSQL其他的案例 ^_^

到此這篇關(guān)于Spark SQL配置及使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Spark SQL配置內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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