SparkSQL 相關API

五柳-先生發表於2016-01-29
SparkSQLAPI

一、SQLContext.scala中的介面說明

大部分介面都是建立DataFrame

1、構造：SQLContext的構造只需要一個SparkContext引數

2、設定/獲取 配置：setConf/getConf

3、isCached/cacheTable/uncacheTable/clearCache:資料快取相關，提高查詢速度，需謹慎防止OOM

4、read：用於從外部資料來源讀取 //todo，下文有詳細介紹

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  1. * Returns a [[DataFrameReader]] that can be used to read data in as a [[DataFrame]].  
  2.    * {{{  
  3.    *   sqlContext.read.parquet("/path/to/file.parquet")  
  4.    *   sqlContext.read.schema(schema).json("/path/to/file.json")  
  5.    * }}}  
  6. def read: DataFrameReader = new DataFrameReader(this)  

5、刪除臨時表

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  1. def dropTempTable(tableName: String): Unit  

6、檢視目前有哪些表(表的產生在下文DataFrame的方法中有介紹)

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  1. def tableNames(): Array[String]  
  2. def tableNames(databaseName: String): Array[String]  
7、建立DataFrame：可通過現成的RDD或者Seq來建立
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  1. def createDataFrame[A <: Product : TypeTag](rdd: RDD[A]): DataFrame  
  2. def createDataFrame[A <: Product : TypeTag](data: Seq[A]): DataFrame  
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  1. * Example:  
  2. * {{{  
  3. *  import org.apache.spark.sql._  
  4. *  import org.apache.spark.sql.types._  
  5. *  val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)  
  6. *  
  7. *  val schema =  
  8. *    StructType(  
  9. *      StructField("name", StringType, false) ::  
  10. *      StructField("age", IntegerType, true) :: Nil)  
  11. *  
  12. *  val people =  
  13. *    sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(  
  14. *      _.split(",")).map(p => Row(p(0), p(1).trim.toInt))  
  15. *  val dataFrame = sqlContext.createDataFrame(people, schema)  
  16. *  dataFrame.printSchema  
  17. *  // root  
  18. *  // |-- name: string (nullable = false)  
  19. *  // |-- age: integer (nullable = true)  
  20. *  
  21. *  dataFrame.registerTempTable("people")  
  22. *  sqlContext.sql("select name from people").collect.foreach(println)  
  23. * }}}  
  24. def createDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType): DataFrame  



8、建立DataFrame、外部表







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  1. 
def createExternalTable(tableName: String, path: String): DataFrame  
  2. 
def createExternalTable(  
  3. 
      tableName: String,  
  4. 
      path: String,  
  5. 
      source: String): DataFrame  
  6. 
def createExternalTable(  
  7. 
      tableName: String,  
  8. 
      source: String,  
  9. 
      options: Map[String, String]): DataFrame  
  10. 
def createExternalTable(  
  11. 
      tableName: String,  
  12. 
      source: String,  
  13. 
      schema: StructType,  
  14. 
      options: Map[String, String]): DataFrame  









9、建立DataFrame：建立一個只包含一個名為id的列，且在指定區間內的DataFrame







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  1. 
def range(start: Long, end: Long): DataFrame  
  2. 
def range(end: Long): DataFrame  
  3. 
def range(start: Long, end: Long, step: Long, numPartitions: Int): DataFrame  



10、建立DataFrame：從sql查詢語句中建立DataFrame






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  1. 
def sql(sqlText: String): DataFrame  



11、建立DataFrame：從表建立DataFrame







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  1. 
def table(tableName: String): DataFrame  
  2. 
/** 
  3. 
   * Returns a [[DataFrame]] containing names of existing tables in the current database. 
  4. 
   * The returned DataFrame has two columns, tableName and isTemporary (a Boolean 
  5. 
   * indicating if a table is a temporary one or not). 
  6. 
   * 
  7. 
   * @group ddl_ops 
  8. 
   * @since 1.3.0 
  9. 
   */  
  10. 
  def tables(): DataFrame = {  
  11. 
    DataFrame(this, ShowTablesCommand(None))  
  12. 
  }  
  13. 
/** 
  14. 
   * Returns a [[DataFrame]] containing names of existing tables in the given database. 
  15. 
   * The returned DataFrame has two columns, tableName and isTemporary (a Boolean 
  16. 
   * indicating if a table is a temporary one or not). 
  17. 
   * 
  18. 
   * @group ddl_ops 
  19. 
   * @since 1.3.0 
  20. 
   */  
  21. 
  def tables(databaseName: String): DataFrame = {  
  22. 
    DataFrame(this, ShowTablesCommand(Some(databaseName)))  
  23. 
  }  









二、SQLContext中隱式轉換



1、StringToColumn:將StringContext格式隱式轉換成StringToColumn類物件，從而具有$方法將列名轉成Column型別







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  1. 
/** 
  2. 
    * Converts $"col name" into an [[Column]]. 
  3. 
    * @since 1.3.0 
  4. 
    */  
  5. 
   implicit class StringToColumn(val sc: StringContext) {  
  6. 
     def $(args: Any*): ColumnName = {  
  7. 
       new ColumnName(sc.s(args : _*))  
  8. 
     }  
  9. 
   }  



2、scala Symbol型別的轉換






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  1. 
/** 
  2. 
     * An implicit conversion that turns a Scala `Symbol` into a [[Column]]. 
  3. 
     * @since 1.3.0 
  4. 
     */  
  5. 
    implicit def symbolToColumn(s: Symbol): ColumnName = new ColumnName(s.name)  



3、將RDD或者Seq型別(元素型別為case classes/tuples)轉換為DataFrameHolder，DataFrameHolder具有方法






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  1. 
/** 
  2. 
     * Creates a DataFrame from an RDD of case classes or tuples. 
  3. 
     * @since 1.3.0 
  4. 
     */  
  5. 
    implicit def rddToDataFrameHolder[A <: Product : TypeTag](rdd: RDD[A]): DataFrameHolder = {  
  6. 
      DataFrameHolder(self.createDataFrame(rdd))  
  7. 
    }  
  8. 
  
  9. 
    /** 
  10. 
     * Creates a DataFrame from a local Seq of Product. 
  11. 
     * @since 1.3.0 
  12. 
     */  
  13. 
    implicit def localSeqToDataFrameHolder[A <: Product : TypeTag](data: Seq[A]): DataFrameHolder =  
  14. 
    {  
  15. 
      DataFrameHolder(self.createDataFrame(data))  
  16. 
    }  



4、將RDD(元素型別為Int/Long/String)轉換為DataFrameHolder






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  1. 
implicit def intRddToDataFrameHolder(data: RDD[Int]): DataFrameHolder  
  2. 
implicit def longRddToDataFrameHolder(data: RDD[Long]): DataFrameHolder  
  3. 
implicit def stringRddToDataFrameHolder(data: RDD[String]): DataFrameHolder  



5、DataFrameHolder具有如下方法名，用於最終轉換成DataFrame






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  1. 
private[sql] case class DataFrameHolder(df: DataFrame) {  
  2. 
  
  3. 
  // This is declared with parentheses to prevent the Scala compiler from treating  
  4. 
  // `rdd.toDF("1")` as invoking this toDF and then apply on the returned DataFrame.  
  5. 
  def toDF(): DataFrame = df  
  6. 
  
  7. 
  def toDF(colNames: String*): DataFrame = df.toDF(colNames : _*)//給列自定義列名  
  8. 
}  









三、DataFrameReader



SQLContext類中的read方法返回一個DataFrameReader,它提供方法從外部獲取DataFrame



1、格式化。通過format方法將資料來源設定為source引數。預設資料來源為parquet。







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  1. 
def format(source: String): DataFrameReader = {  
  2. 
    this.source = source  
  3. 
    this  
  4. 
  }  



2、定義schema資訊






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  1. 
def schema(schema: StructType): DataFrameReader = {  
  2. 
    this.userSpecifiedSchema = Option(schema)  
  3. 
    this  
  4. 
  }  



3、附加引數






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  1. 
def option(key: String, value: String): DataFrameReader  
  2. 
def options(options: scala.collection.Map[String, String]): DataFrameReader  



4、load方法。正是載入從外部檔案系統的路徑下的檔案






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  1. 
def load(path: String): DataFrame = {  
  2. 
    option("path", path).load()  
  3. 
  }  
  4. 
def load(): DataFrame  



5、jdbc


需首先載入相應的jdbc驅動到spark classpath



每個工作節點上也需要能載入驅動包，可以將驅動jars放在每個節點的classpath中。







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  1. 
def jdbc(url: String, table: String, properties: Properties): DataFrame  
  2. 
def jdbc(  
  3. 
      url: String,  
  4. 
      table: String,  
  5. 
      columnName: String,  
  6. 
      lowerBound: Long,  
  7. 
      upperBound: Long,  
  8. 
      numPartitions: Int,  
  9. 
      connectionProperties: Properties): DataFrame  
  10. 
def jdbc(  
  11. 
      url: String,  
  12. 
      table: String,  
  13. 
      predicates: Array[String],  
  14. 
      connectionProperties: Properties): DataFrame  



6、json






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  1. 
def json(path: String): DataFrame = format("json").load(path)  
  2. 
def json(jsonRDD: RDD[String]): DataFrame  



7、parquet






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  1. 
def parquet(paths: String*): DataFrame  



8、從表載入建立DataFrame，同SQLContext中的同名方法






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  1. 
def table(tableName: String): DataFrame  



四、DataFrame


1、為schema注入列名，數量需一致







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  1. 
def toDF(colNames: String*): DataFrame  



2、獲取schema資訊






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  1. 
def schema: StructType   



3、獲取列名及型別






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  1. 
/** 
  2. 
   * Returns all column names and their data types as an array. 
  3. 
   * @group basic 
  4. 
   * @since 1.3.0 
  5. 
   */  
  6. 
  def dtypes: Array[(String, String)] = schema.fields.map { field =>  
  7. 
    (field.name, field.dataType.toString)  
  8. 
  }  



4、獲取列名






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  1. 
def columns: Array[String]  



5、列印schema資訊






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  1. 
def printSchema(): Unit  



6、列印資料






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  1. 
def show(numRows: Int): Unit  
  2. 
def show(): Unit = show(20)  



7、join






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  1. 
def join(right: DataFrame): DataFrame  
  2. 
def join(right: DataFrame, usingColumn: String): DataFrame  
  3. 
def join(right: DataFrame, joinExprs: Column): DataFrame  
  4. 
def join(right: DataFrame, joinExprs: Column, joinType: String): DataFrame  



8、排序sort/orderBy






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  1. 
/** 
  2. 
   * Returns a new [[DataFrame]] sorted by the specified column, all in ascending order. 
  3. 
   * {{{ 
  4. 
   *   // The following 3 are equivalent 
  5. 
   *   df.sort("sortcol") 
  6. 
   *   df.sort($"sortcol") 
  7. 
   *   df.sort($"sortcol".asc) 
  8. 
   * }}} 
  9. 
   * @group dfops 
  10. 
   * @since 1.3.0 
  11. 
   */  
  12. 
  @scala.annotation.varargs  
  13. 
def sort(sortCol: String, sortCols: String*): DataFrame  
  14. 
def sort(sortExprs: Column*): DataFrame  
  15. 
def orderBy(sortCol: String, sortCols: String*): DataFrame = sort(sortCol, sortCols : _*)  
  16. 
def orderBy(sortExprs: Column*): DataFrame  



9、用小括號將列名轉化為Column型別






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  1. 
def apply(colName: String): Column = col(colName)  



10、col方法將列名轉化為Column型別，同apply






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  1. 
def col(colName: String): Column  



11、別名






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  1. 
def as(alias: String): DataFrame  
  2. 
def as(alias: Symbol): DataFrame  



12、選取部分列






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  1. 
def select(cols: Column*): DataFrame  
  2. 
def select(col: String, cols: String*): DataFrame  



13、選取部分列，比select靈活，引數可以是sql表達方式






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  1. 
/** 
  2. 
   * Selects a set of SQL expressions. This is a variant of `select` that accepts 
  3. 
   * SQL expressions. 
  4. 
   * 
  5. 
   * {{{ 
  6. 
   *   df.selectExpr("colA", "colB as newName", "abs(colC)") 
  7. 
   * }}} 
  8. 
   * @group dfops 
  9. 
   * @since 1.3.0 
  10. 
   */  
  11. 
  @scala.annotation.varargs  
  12. 
  def selectExpr(exprs: String*): DataFrame  



14、filter






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  1. 
/** 
  2. 
   * Filters rows using the given condition. 
  3. 
   * {{{ 
  4. 
   *   // The following are equivalent: 
  5. 
   *   peopleDf.filter($"age" > 15)//此處$"age"為Column型別，>符號被Column類過載，返回還是為Column型別 
  6. 
   *   peopleDf.where($"age" > 15) 
  7. 
   * }}} 
  8. 
   * @group dfops 
  9. 
   * @since 1.3.0 
  10. 
   */  
  11. 
  def filter(condition: Column): DataFrame  
  12. 
/** 
  13. 
   * Filters rows using the given SQL expression. 
  14. 
   * {{{ 
  15. 
   *   peopleDf.filter("age > 15")//引數為sql表示式 
  16. 
   * }}} 
  17. 
   * @group dfops 
  18. 
   * @since 1.3.0 
  19. 
   */  
  20. 
  def filter(conditionExpr: String): DataFrame  



15、where







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  1. 
/** 
  2. 
   * Filters rows using the given condition. This is an alias for `filter`. 
  3. 
   * {{{ 
  4. 
   *   // The following are equivalent: 
  5. 
   *   peopleDf.filter($"age" > 15) 
  6. 
   *   peopleDf.where($"age" > 15) 
  7. 
   * }}} 
  8. 
   * @group dfops 
  9. 
   * @since 1.3.0 
  10. 
   */  
  11. 
  def where(condition: Column): DataFrame  



16、groupBy






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  1. 
/** 
  2. 
   * Groups the [[DataFrame]] using the specified columns, so we can run aggregation on them. 
  3. 
   * See [[GroupedData]] for all the available aggregate functions. 
  4. 
   * 
  5. 
   * {{{ 
  6. 
   *   // Compute the average for all numeric columns grouped by department. 
  7. 
   *   df.groupBy($"department").avg() 
  8. 
   * 
  9. 
   *   // Compute the max age and average salary, grouped by department and gender. 
  10. 
   *   df.groupBy($"department", $"gender").agg(Map( 
  11. 
   *     "salary" -> "avg", 
  12. 
   *     "age" -> "max" 
  13. 
   *   )) 
  14. 
   * }}} 
  15. 
   * @group dfops 
  16. 
   * @since 1.3.0 
  17. 
   */  
  18. 
  @scala.annotation.varargs  
  19. 
  def groupBy(cols: Column*): GroupedData  





def groupBy(col1: String, cols: String*): GroupedData





17、獲取前n行資料










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  1. 
def limit(n: Int): DataFrame  



18、unionAll






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  1. 
/** 
  2. 
   * Returns a new [[DataFrame]] containing union of rows in this frame and another frame. 
  3. 
   * This is equivalent to `UNION ALL` in SQL. 
  4. 
   * @group dfops 
  5. 
   * @since 1.3.0 
  6. 
   */  
  7. 
  def unionAll(other: DataFrame): DataFrame  



19、intersect







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  1. 
/** 
  2. 
  * Returns a new [[DataFrame]] containing rows only in both this frame and another frame. 
  3. 
  * This is equivalent to `INTERSECT` in SQL. 
  4. 
  * @group dfops 
  5. 
  * @since 1.3.0 
  6. 
  */  
  7. 
 def intersect(other: DataFrame): DataFrame  



20、前幾行






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  1. 
def head(n: Int): Array[Row]  
  2. 
def head(): Row  
  3. 
override def first(): Row  



21、map 這裡的rdd是RDD[Row],flatMap,mapPartitions,foreach,foreachPartition,take,collect,count,repartition,persist,cache同RDD方法






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  1. 
override def map[R: ClassTag](f: Row => R): RDD[R] = rdd.map(f)  



22、distinct










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  1. 
/** 
  2. 
   * Returns a new [[DataFrame]] that contains only the unique rows from this [[DataFrame]]. 
  3. 
   * This is an alias for `dropDuplicates`. 
  4. 
   * @group dfops 
  5. 
   * @since 1.3.0 
  6. 
   */  
  7. 
  override def distinct: DataFrame  



23、rdd






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  1. 
lazy val rdd: RDD[Row]  



24、將本DataFrame註冊為臨時表










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  1. 
/** 
  2. 
   * Registers this [[DataFrame]] as a temporary table using the given name.  The lifetime of this 
  3. 
   * temporary table is tied to the [[SQLContext]] that was used to create this DataFrame. 
  4. 
   * 
  5. 
   * @group basic 
  6. 
   * @since 1.3.0 
  7. 
   */  
  8. 
  def registerTempTable(tableName: String): Unit  



25、write，向外部輸出，下面介紹






[java] view
 plain copy









    

  1. 
def write: DataFrameWriter  



26、轉化為json






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  1. 
def toJSON: RDD[String]  



五、DataFrameWriter


1、設定儲存模式







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  1. 
/** 
  2. 
   * Specifies the behavior when data or table already exists. Options include: 
  3. 
   *   - `SaveMode.Overwrite`: overwrite the existing data. 
  4. 
   *   - `SaveMode.Append`: append the data. 
  5. 
   *   - `SaveMode.Ignore`: ignore the operation (i.e. no-op). 
  6. 
   *   - `SaveMode.ErrorIfExists`: default option, throw an exception at runtime. 
  7. 
   * 
  8. 
   * @since 1.4.0 
  9. 
   */  
  10. 
  def mode(saveMode: SaveMode): DataFrameWriter = {  
  11. 
    this.mode = saveMode  
  12. 
    this  
  13. 
  }  



2、format






[java] view
 plain copy









    

  1. 
/** 
  2. 
   * Specifies the underlying output data source. Built-in options include "parquet", "json", etc. 
  3. 
   * 
  4. 
   * @since 1.4.0 
  5. 
   */  
  6. 
  def format(source: String): DataFrameWriter  



3、option






[java] view
 plain copy









    

  1. 
def option(key: String, value: String): DataFrameWriter  









[java] view
 plain copy









    

  1. 
def options(options: scala.collection.Map[String, String]): DataFrameWriter  



4、partitionBy






[java] view
 plain copy









    

  1. 
def partitionBy(colNames: String*): DataFrameWriter  



5、save






[java] view
 plain copy









    

  1. 
def save(path: String): Unit  
  2. 
def save(): Unit  





6、insertInto











[java] view
 plain copy









    

  1. 
def insertInto(tableName: String): Unit  









7、saveAsTable











[java] view
 plain copy









    

  1. 
def saveAsTable(tableName: String): Unit  







8、jdbc






[java] view
 plain copy









    

  1. 
def jdbc(url: String, table: String, connectionProperties: Properties): Unit  



9、json






[java] view
 plain copy









    

  1. 
def json(path: String): Unit = format("json").save(path)  



10、parquet，也是save是預設的，可以不預先設定parquet






[java] view
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  1. 
def parquet(path: String): Unit = format("parquet").save(path)  









轉載： http://blog.csdn.net/yueqian_zhu/article/details/49587433





            




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