測試數(shù)據(jù) sparkStu.text zhangxs 24 chenxy wangYr 21 teacher wangx 26 teacher sparksql { "name":"zhangxs","age":24,"job":"chengxy", "name":"li","age":21,"job":"teacher", "name":"tao","age":14,"job":"student" } object CreateDataFream { //創(chuàng)建student對象 case class Student(name:String,age:BigInt,job:String);def main(args: Array[String]){ //初始化sparkSession 這個sparkSession要用val關鍵字修飾 val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL Example") .master("spark://服務器ip:7077") .getOrCreate(); // runDataSetCreate(spark); // runSarkOnFile(spark); // applySchema(spark); //loadParquet(spark); //jsonFile(spark); //銷毀sparkSession spark.stop(); }} //對指定的列進行查詢 private def test1(spark :SparkSession){ //因為要使用變量，$符號，所以導入這個包 import spark.implicits._ //從hdfs上讀取json數(shù)據(jù)文件并創(chuàng)建dataFream var dataFreamS= spark.read.json("hdfs://服務器ip:8020/tmp/dataTest/sparksql"); //顯示dataFream所有數(shù)據(jù) dataFreamS.show(); //打印dataFrame結構 dataFreamS.printSchema(); //顯示指定列的數(shù)據(jù) dataFreamS.select("name").show() //查詢指定的列，并修改數(shù)據(jù) dataFreamS.select($"name", $"age"+1).show(); //查詢年齡大于10的人 dataFreamS.select($"age" > 10).show(); //查看每個年齡段的人數(shù) dataFreamS.groupBy("age").count(); //創(chuàng)建臨時視圖，如果這個視圖已經存在就覆蓋掉 dataFreamS.createOrReplaceTempView("zhangxsView"); }

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//創(chuàng)建dataFrame并運行 private def runDataSetCreate(spark:SparkSession){ import spark.implicits._ //創(chuàng)建DataSets對象 類型是Student val dataStu = Seq(Student("Andy", 32,"baiLing")).toDS(); //顯示數(shù)據(jù)集信息 dataStu.show(); //創(chuàng)建數(shù)據(jù)的dataSet var dataArr=Seq(1,2,3).toDS(); //顯示數(shù)據(jù)集的信息 dataArr.show(); //對屬性進行簡單操作 print(dataArr.map (_ +1 ).collect()); //dataFrame能夠被轉換成自定義對象類型的dataSet， val dfStu=spark.read.json("hdfs://服務器ip:8020/tmp/dataTest/sparksql").as[Student]; dfStu.show(); //jsonFile支持嵌套表，讀入并注冊成表 spark.read.json("hdfs://服務器ip:8020/tmp/dataTest/sparksql").registerTempTable("student"); //根據(jù)sql查詢注冊的table val temsql=spark.sqlContext.sql("select name from student"); //顯示name的value print(temsql.show()) }

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//從hdfs上讀取數(shù)據(jù)文件并轉為student對象進行操作 private def runSarkOnFile(spark:SparkSession){ import spark.implicits._ //讀取數(shù)據(jù)文件 并生成rdd var rdd=spark.read.textFile("hdfs://服務器ip:8020/tmp/dataTest/sparkStu.txt"); //對獲取的rdd進行解析，并生成sutdent對象 var sturdd=rdd.map { x => x.split(" ")}.map { z => Student(z(0).toString(),z(1).toInt,z(2).toString())}; //顯示student對象 sturdd.show(); //將sutdent對象注冊成臨時表 student sturdd.registerTempTable("student"); //查詢臨時表中的數(shù)據(jù)，并顯示 var sqlDF=spark.sql("select t.name,t.age,t.job from friend t where t.age>14 and t.age<26"); sqlDF.show(); }

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private def applySchema(spark:SparkSession){ import spark.implicits._ import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.types._ //確定schema名稱（列的名稱） var schemaString="name,age,job"; //解析schemaString,并生成StructType對象數(shù)組 var schemaType=StructType(schemaString.split(",").map { x => StructField(x,StringType,true)}) //從hdfs上讀取數(shù)據(jù)文件 var stuDS=spark.sparkContext.textFile(path); //使用Row對象，創(chuàng)建rowRdd var sDS=stuDS.map { x => x.split(" ")}.map(s => Row(s(0),s(1),s(2))) //創(chuàng)建schemaRDD var rowDF=spark.createDataFrame(sDS, schemaType); // var rowDF=spark.sqlContext.applySchema(sDS, schemaType); 這種方法已經過時//打印schemaRDD的結構 rowDF.printSchema(); //注冊Student table rowDF.createOrReplaceTempView("Student"); // rowDF.registerTempTable("Student"); 這種方法已經過時 //rowDF.collect().foreach {print(_) } //var resDS=spark.sql("select * from Student where age > 24"); var resDS=spark.sql("select name from Student"); resDS.show(); } //使用parquet文件的方式 private def loadParquet(spark:SparkSession){ import spark.implicits._ //確定schema 列名稱 var schemaString="name,age,job"; //解析schemaString,并生成StructType對象數(shù)組 var schemaType=StructType(schemaString.split(",").map { x => StructField(x,StringType,true)}) //創(chuàng)建rowRdd var stuDS=spark.sparkContext.textFile(path); var sDS=stuDS.map { x => x.split(" ")}.map(s => Row(s(0),s(1),s(2))) //將schemaRDD保存成parquet文件 var rowDF=spark.sqlContext.applySchema(sDS, schemaType); //將文件寫到hdfs://服務器ip:8020/tmp/dataTest/ rowDF.write.parquet("hdfs://服務器ip:8020/tmp/dataTest/student.parquet"); ------------------------------------------------------------------- //讀取parquet文件 var redParfile=spark.read.parquet("hdfs://服務器ip:8020/tmp/dataTest/student.parquet"); redParfile.createOrReplaceTempView("redParfilered"); var resultRdd=spark.sql("select * from redParfilered t where t.name='zhangxs'"); //DataFrame.rdd 可以將dataFrame轉為RDD類型 resultRdd.rdd.map { x => "name"+x(0) }.collect().foreach { print(_) } }/** * spark可以自動的識別一個json模式并加載成數(shù)據(jù)集， * 這種轉換可以使用SparkSession.read.json() 函數(shù) * 這個數(shù)據(jù)集的來源可以是一個rdd，也可以是一個json文件 * */ private def jsonFile(spark:SparkSession){ var jsonRdd=spark.read.json("hdfs://192.168.177.124:8020/tmp/dataTest/sparksql"); jsonRdd.createOrReplaceTempView("student"); var jfRdd= spark.sql("select * from student t where t.age >24"); jfRdd.show();

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/** * 使用Json類型的rdd加載json * * 如果加:: Nil，返回是一個char類型的rdd,加上則返回的是String類型的rdd */ var rdd=spark.sparkContext.makeRDD("""{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil); var rddre=spark.read.json(rdd); rddre.show(); }

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的spark sql的简单操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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