Spark SQL 之 DataFrame

2023-02-03 07:23:16

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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