Spark SQL 之 DataFrame

Spark SQL 之 DataFrame


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概述(Overview)

Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。

DataFrames

DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合。DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Python中的一个data frame。DataFrames可以通过多种数据构造,例如:结构化的数据文件、hive中的表、外部数据库、Spark计算过程中生成的RDD等。

DataFrame的API支持4种语言:Scala、Java、Python、R。

入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext)

Spark SQL程序的主入口是SQLContext类或它的子类。创建一个基本的SQLContext,你只需要SparkContext,创建代码示例如下:

  • Scala
val sc: SparkContext // An existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
  • Java
JavaSparkContext sc = ...; // An existing JavaSparkContext.
SQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc);

除了基本的SQLContext,也可以创建HiveContext。SQLContext和HiveContext区别与联系为:

  • 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HiveSQL不支持的语法。
  • 使用HiveContext可以使用Hive的UDF,读写Hive表数据等Hive操作。SQLContext不可以对Hive进行操作。
  • Spark SQL未来的版本会不断丰富SQLContext的功能,做到SQLContext和HiveContext的功能容和,最终可能两者会统一成一个Context

HiveContext包装了Hive的依赖包,把HiveContext单独拿出来,可以在部署基本的Spark的时候就不需要Hive的依赖包,需要使用HiveContext时再把Hive的各种依赖包加进来。

SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。在HiveContext中默认解析器为”hiveql“,也支持”sql“解析器。

创建DataFrames(Creating DataFrames)

使用SQLContext,spark应用程序(Application)可以通过RDD、Hive表、JSON格式数据等数据源创建DataFrames。下面是基于JSON文件创建DataFrame的示例:

  • Scala
val sc: SparkContext // An existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) val df = sqlContext.read.json("examples/src/main/resources/people.json") // Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show()
  • Java
JavaSparkContext sc = ...; // An existing JavaSparkContext.
SQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc); DataFrame df = sqlContext.read().json("examples/src/main/resources/people.json"); // Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show();

DataFrame操作(DataFrame Operations)

DataFrames支持Scala、Java和Python的操作接口。下面是Scala和Java的几个操作示例:

  • Scala
val sc: SparkContext // An existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // Create the DataFrame
val df = sqlContext.read.json("examples/src/main/resources/people.json") // Show the content of the DataFrame
df.show()
// age name
// null Michael
// 30 Andy
// 19 Justin // Print the schema in a tree format
df.printSchema()
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true) // Select only the "name" column
df.select("name").show()
// name
// Michael
// Andy
// Justin // Select everybody, but increment the age by 1
df.select(df("name"), df("age") + 1).show()
// name (age + 1)
// Michael null
// Andy 31
// Justin 20 // Select people older than 21
df.filter(df("age") > 21).show()
// age name
// 30 Andy // Count people by age
df.groupBy("age").count().show()
// age count
// null 1
// 19 1
// 30 1
  • Java
JavaSparkContext sc // An existing SparkContext.
SQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // Create the DataFrame
DataFrame df = sqlContext.read().json("examples/src/main/resources/people.json"); // Show the content of the DataFrame
df.show();
// age name
// null Michael
// 30 Andy
// 19 Justin // Print the schema in a tree format
df.printSchema();
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true) // Select only the "name" column
df.select("name").show();
// name
// Michael
// Andy
// Justin // Select everybody, but increment the age by 1
df.select(df.col("name"), df.col("age").plus(1)).show();
// name (age + 1)
// Michael null
// Andy 31
// Justin 20 // Select people older than 21
df.filter(df.col("age").gt(21)).show();
// age name
// 30 Andy // Count people by age
df.groupBy("age").count().show();
// age count
// null 1
// 19 1
// 30 1

详细的DataFrame API请参考 API Documentation

除了简单列引用和表达式,DataFrames还有丰富的library,功能包括string操作、date操作、常见数学操作等。详细内容请参考 DataFrame Function Reference

运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically)

Spark Application可以使用SQLContext的sql()方法执行SQL查询操作,sql()方法返回的查询结果为DataFrame格式。代码如下:

  • Scala
val sqlContext = ...  // An existing SQLContext
val df = sqlContext.sql("SELECT * FROM table")
  • Java
SQLContext sqlContext = ...  // An existing SQLContext
DataFrame df = sqlContext.sql("SELECT * FROM table")

DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDDs)

Spark SQL支持两种RDDs转换为DataFrames的方式:

  • 使用反射获取RDD内的Schema
    • 当已知类的Schema的时候,使用这种基于反射的方法会让代码更加简洁而且效果也很好。
  • 通过编程接口指定Schema
    • 通过Spark SQL的接口创建RDD的Schema,这种方式会让代码比较冗长。
    • 这种方法的好处是,在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下,可以动态生成Schema

使用反射获取Schema(Inferring the Schema Using Reflection)

Spark SQL支持将JavaBean的RDD自动转换成DataFrame。通过反射获取Bean的基本信息,依据Bean的信息定义Schema。当前Spark SQL版本(Spark 1.5.2)不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型(如:List、Array)。创建一个实现Serializable接口包含所有属性getters和setters的类来创建一个JavaBean。通过调用createDataFrame并提供JavaBean的Class object,指定一个Schema给一个RDD。示例如下:

public static class Person implements Serializable {
private String name;
private int age; public String getName() {
return name;
} public void setName(String name) {
this.name = name;
} public int getAge() {
return age;
} public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
}
// sc is an existing JavaSparkContext.
SQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc); // Load a text file and convert each line to a JavaBean.
JavaRDD<Person> people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(
new Function<String, Person>() {
public Person call(String line) throws Exception {
String[] parts = line.split(","); Person person = new Person();
person.setName(parts[0]);
person.setAge(Integer.parseInt(parts[1].trim())); return person;
}
}); // Apply a schema to an RDD of JavaBeans and register it as a table.
DataFrame schemaPeople = sqlContext.createDataFrame(people, Person.class);
schemaPeople.registerTempTable("people"); // SQL can be run over RDDs that have been registered as tables.
DataFrame teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19") // The results of SQL queries are DataFrames and support all the normal RDD operations.
// The columns of a row in the result can be accessed by ordinal.
List<String> teenagerNames = teenagers.javaRDD().map(new Function<Row, String>() {
public String call(Row row) {
return "Name: " + row.getString(0);
}
}).collect();

通过编程接口指定Schema(Programmatically Specifying the Schema)

当JavaBean不能被预先定义的时候,编程创建DataFrame分为三步:

  • 从原来的RDD创建一个Row格式的RDD
  • 创建与RDD中Rows结构匹配的StructType,通过该StructType创建表示RDD的Schema
  • 通过SQLContext提供的createDataFrame方法创建DataFrame,方法参数为RDD的Schema

示例如下:

import org.apache.spark.api.java.function.Function;
// Import factory methods provided by DataTypes.
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
// Import StructType and StructField
import org.apache.spark.sql.types.StructType;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
// Import Row.
import org.apache.spark.sql.Row;
// Import RowFactory.
import org.apache.spark.sql.RowFactory; // sc is an existing JavaSparkContext.
SQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc); // Load a text file and convert each line to a JavaBean.
JavaRDD<String> people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt"); // The schema is encoded in a string
String schemaString = "name age"; // Generate the schema based on the string of schema
List<StructField> fields = new ArrayList<StructField>();
for (String fieldName: schemaString.split(" ")) {
fields.add(DataTypes.createStructField(fieldName, DataTypes.StringType, true));
}
StructType schema = DataTypes.createStructType(fields); // Convert records of the RDD (people) to Rows.
JavaRDD<Row> rowRDD = people.map(
new Function<String, Row>() {
public Row call(String record) throws Exception {
String[] fields = record.split(",");
return RowFactory.create(fields[0], fields[1].trim());
}
}); // Apply the schema to the RDD.
DataFrame peopleDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema); // Register the DataFrame as a table.
peopleDataFrame.registerTempTable("people"); // SQL can be run over RDDs that have been registered as tables.
DataFrame results = sqlContext.sql("SELECT name FROM people"); // The results of SQL queries are DataFrames and support all the normal RDD operations.
// The columns of a row in the result can be accessed by ordinal.
List<String> names = results.javaRDD().map(new Function<Row, String>() {
public String call(Row row) {
return "Name: " + row.getString(0);
}
}).collect();
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