本文主要是翻译Spark官网SparkSQL programming guide 。只能保证大概意思,尽量保证细节。英文水平有限,如果有错误的地方请指正,轻喷。目录导航在右上角
概述
Spark SQL 是一个结构化数据处理的 Spark 模块 。 与基础的 Spark RDD API 不同的是, Spark SQL 所提供的接口为 Spark 提供了 更多关于数据结构和正在执行的计算结构的信息。 Spark 在其内部利用这些额外的信息去做更多的优化。有几种用于和 Sparrk SQL交互的方法,包括 SQL 和 Dataset API。 当你计算一个结果, 会使用同一个执行引擎, 这独立于你所用来描述这个算法的API和语言。这种一致性意味着开发者可以轻易地在不同的 API 中来回切换, 因为它为表达给定的转换提供了最自然的方式。
本页所有示例使用了 Spark 提供的样例数据并且可以在 spark-shell 、pyspark shell 或者 sparkR shell 中运行。
SQL
Spark SQL 的一个用处是执行 SQL 查询。 Spark SQL 同样可以用来从 现有的 HIVE 中读取数据。 更多有关配置这个特性的信息,请查阅 HIVE Tables 部分。当你使用其他语言执行SQL时,将会返回一个 Dataset 或者 DataFrame 作为结果。你同样可以使用命令行或者 JDBC/ODBC 与 SQL 接口进行交互。
Dataset 和 Dataframe
Dataset 是一种分布式数据集,是 Spark1.6 新增的接口。它提供了RDD(强类型,可以使用强大的 lambda 表达式)的优点,并受益于Spark SQL 的优化执行引擎。Dataset 可以通过 JVM 构建,然后使用转换方法(map, flatMap, filter等等)进行操作。 Dataset API在 Java 和 Scala 中可用。 Python 并不支持Dataset API。但是由于Python的动态特性, Dataset API 的很多优势都是可用的(比如你可以自然地使用名称 row.columnName 来访问 row 的域 )。 R 语言的情况类似。
DataFrame 是一种按列命名组织的 Dataset, 它在概念上等价于关系型数据库的一个表或者 R/Python 的一个数据帧, 但是它(DataFrame)的底层做了更多的优化。DataFrame 可以通过大量的数据源构建,例如:结构化的数据文件, HIVE 的表, 数据库,或现有的RDD。Java、Python、Scala、R语言都支持 DataFrame API。 在 Scala 和 Java, DataFrame 由Dataset的 rowS 表示。 在 Scala API 中,DataFrame 可以简单地认为是 Dataset[Row] 的别名。 然而,在 Java API 中, 用户需要使用 Dataset<Row> 来表示 DataFrame。
在整个文档中, 我们通常把 Scala/Java Dataset 的 RowS 称为 DataFrames。
准备开始
起点: SparkSession
Spark 所有功能的入口是 SparkSession 类。创建最基本的 SaprkSession, 只需要调用 SparkSession.builder():
scala版
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark SQL basic example")
.config("spark.some.config.option", "some-value")
.getOrCreate()
// For implicit conversions like converting RDDs to DataFrames
import spark.implicits.
在 Spark 仓库 “examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala” 中可以找到完整的示例代码。
java版
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
SparkSession spark = SparkSession
.builder()
.appName("Java Spark SQL basic example")
.config("spark.some.config.option", "some-value")
.getOrCreate();
在 Spark 仓库 “examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java” 中可以找到完整的示例代码。
Python版
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()
在 Spark 仓库 “examples/src/main/python/sql/basic.py” 中可以找到完整的示例代码。
R语言
sparkR.session(appName = "R Spark SQL basic example", sparkConfig = list(spark.some.config.option = "some-value"))
在 Spark 仓库 “examples/src/main/r/RSparkSQLExample.R” 中可以找到完整的示例代码
请注意,sparkR.session() 第一次被调用时,它会初始化一个全局的 SparkSession 单例对象,并且之后继续调用这个方法都将返回这个实例。 通过这种方式,用户只需要对 SparkSession 做一次初始化,然后 SparkR 的其他方法比如 read.df 将会隐式地访问这个全局地单例对象, 并且用户不需要传递 SparkSession 的实例。
Spark2.0 的 SparkSession 提供了对 HIVE 特性的内置支持, 包括使用 HiveQL 编写查询语句的能力,访问 Hive UDFs 和 从 Hive Table 中读取数据的能力。为了使用这些特性,您需要安装一个 HIVE。
创建 DataFrame
有了SparkSession, 应用程序可以通过本地的 R data.frame、Hive Table、 或者 Spark 数据源 来创建DataFrame。
作为示例,以下代码使用一个 JSON 文件的内容 创建一个 DataFrame
Scala版
val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
// Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show()
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala” 中可以找到完整的示例代码。
Java版
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
Dataset<Row> df = spark.read().json("examples/src/main/resources/people.json");
// Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show();
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java” 中可以找到完整的示例代码。
Python版
# spark is an existing SparkSession
df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
# Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show()
# +----+-------+
# | age| name|
# +----+-------+
# |null|Michael|
# | 30| Andy|
# | 19| Justin|
# +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/python/sql/basic.py” 中可以找到完整的示例代码。
R语言
df <- read.json("examples/src/main/resources/people.json")
# Displays the content of the DataFrame
head(df)
## age name
## 1 NA Michael
## 2 30 Andy
## 3 19 Justin
# Another method to print the first few rows and optionally truncate the printing of long values
showDF(df)
## +----+-------+
## | age| name|
## +----+-------+
## |null|Michael|
## | 30| Andy|
## | 19| Justin|
## +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/r/RSparkSQLExample.R” 中可以找到完整的示例代码
弱类型的 Dataset 操作(aka DataFrame 操作)
DataFrame 为 Scala、Java、Python、R语言提供了一种特定的结构化数据操作。
上面提到过,在 Spark2.0 中,DataFrame 对于 Scala 和 Java API 仅仅是 Dataset 的 RowS。这些操作也被称为 “弱类型转换”,这与 强类型的Scala/Java 中的 “强类型转换” 形成了鲜明的对比。
这里我们囊括了使用 Datasets 做结构化数据处理的基本示例:
Scala版
// This import is needed to use the $-notation
import spark.implicits._
// Print the schema in a tree format
df.printSchema()
// root
// |-- age: long (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)
// Select only the "name" column
df.select("name").show()
// +-------+
// | name|
// +-------+
// |Michael|
// | Andy|
// | Justin|
// +-------+
// Select everybody, but increment the age by 1
df.select($"name", $"age" + 1).show()
// +-------+---------+
// | name|(age + 1)|
// +-------+---------+
// |Michael| null|
// | Andy| 31|
// | Justin| 20|
// +-------+---------+
// Select people older than 21
df.filter($"age" > 21).show()
// +---+----+
// |age|name|
// +---+----+
// | 30|Andy|
// +---+----+
// Count people by age
df.groupBy("age").count().show()
// +----+-----+
// | age|count|
// +----+-----+
// | 19| 1|
// |null| 1|
// | 30| 1|
// +----+-----+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala” 中可以找到完整的示例代码。
java版
// col("...") is preferable to df.col("...")
import static org.apache.spark.sql.functions.col;
// 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(col("name"), col("age").plus(1)).show();
// +-------+---------+
// | name|(age + 1)|
// +-------+---------+
// |Michael| null|
// | Andy| 31|
// | Justin| 20|
// +-------+---------+
// Select people older than 21
df.filter(col("age").gt(21)).show();
// +---+----+
// |age|name|
// +---+----+
// | 30|Andy|
// +---+----+
// Count people by age
df.groupBy("age").count().show();
// +----+-----+
// | age|count|
// +----+-----+
// | 19| 1|
// |null| 1|
// | 30| 1|
// +----+-----+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java” 中可以找到完整的示例代码。
Python版
对于Python来说,我们可以通过属性(df.age)或者通过索引(df['age']) 来访问 DataFrame 的列。 虽然前者用于交互式数据探索非常方便, 但使用者强烈建议使用后者,因为它具有前瞻性,并且不会因为 DataFrame 的列命和属性名重复产生冲突。
# spark, df are from the previous example
# 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|
# +----+-----+
# | 19| 1|
# |null| 1|
# | 30| 1|
# +----+-----+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/python/sql/basic.py” 中可以找到完整的示例代码。
R语言
# Create the DataFrame
df <- read.json("examples/src/main/resources/people.json")
# Show the content of the DataFrame
head(df)
## age name
## 1 NA Michael
## 2 30 Andy
## 3 19 Justin
# Print the schema in a tree format
printSchema(df)
## root
## |-- age: long (nullable = true)
## |-- name: string (nullable = true)
# Select only the "name" column
head(select(df, "name"))
## name
## 1 Michael
## 2 Andy
## 3 Justin
# Select everybody, but increment the age by 1
head(select(df, df$name, df$age + 1))
## name (age + 1.0)
## 1 Michael NA
## 2 Andy 31
## 3 Justin 20
# Select people older than 21
head(where(df, df$age > 21))
## age name
## 1 30 Andy
# Count people by age
head(count(groupBy(df, "age")))
## age count
## 1 19 1
## 2 NA 1
## 3 30 1
在 Spark 仓库 “examples/src/main/r/RSparkSQLExample.R” 中可以找到完整的示例代码
关于 DataFrame 可执行的操作的完整列表,请移步API Documentation。
除了简单的列引用和表示之外,DataFrame 同样有一个丰富的函数库,包括字符串操作、日期算法、常用数学操作 等等。 完整的列表可以在DataFrame Function Reference.中找到。
以编程方式执行 SQL 查询
Scala版
SparkSession 的 sql 功能使应用可以以编程的方式执行 SQL 查询并且返回一个 DataFrame
// Register the DataFrame as a SQL temporary view
df.createOrReplaceTempView("people")
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF.show()
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala” 中可以找到完整的示例代码。
java版
SparkSession 的 sql 功能使应用可以以编程的方式执行 SQL 查询并且返回一个 DataSet<Row>
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
// Register the DataFrame as a SQL temporary view
df.createOrReplaceTempView("people");
Dataset<Row> sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people");
sqlDF.show();
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java” 中可以找到完整的示例代码。
Python版
SparkSession 的 sql 功能使应用可以以编程的方式执行 SQL 查询并且返回一个 DataFrame
# Register the DataFrame as a SQL temporary view
df.createOrReplaceTempView("people")
sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF.show()
# +----+-------+
# | age| name|
# +----+-------+
# |null|Michael|
# | 30| Andy|
# | 19| Justin|
# +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/python/sql/basic.py” 中可以找到完整的示例代码。
R语言
SparkSession 的 sql 功能使应用可以以编程的方式执行 SQL 查询并且返回一个SparkDataFrame
df <- sql("SELECT * FROM table")
在 Spark 仓库 “examples/src/main/r/RSparkSQLExample.R” 中可以找到完整的示例代码
全局临时视图
Spark SQL 临时视图的作用域是 session 并且如果创建它(临时视图)的 session 终止,视图就会消失。如果你想使一个临时视图在 Spark 应用终止之前可以在所有 session 中共享, 那么你可以创建一个全局临时视图。全局临时视图是和系统保存的数据库global_temp 联系在一起的, 我们必须使用限定的名称来指代它,比如:SELECT * FROM global_temp.view1
Scala版
// Register the DataFrame as a global temporary view
df.createGlobalTempView("people")
// Global temporary view is tied to a system preserved database `global_temp`
spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
// Global temporary view is cross-session
spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala” 中可以找到完整的示例代码。
java版
// Register the DataFrame as a global temporary view
df.createGlobalTempView("people");
// Global temporary view is tied to a system preserved database `global_temp`
spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show();
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
// Global temporary view is cross-session
spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show();
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java” 中可以找到完整的示例代码。
Python版
# Register the DataFrame as a global temporary view
df.createGlobalTempView("people")
# Global temporary view is tied to a system preserved database `global_temp`
spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
# +----+-------+
# | age| name|
# +----+-------+
# |null|Michael|
# | 30| Andy|
# | 19| Justin|
# +----+-------+
# Global temporary view is cross-session
spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
# +----+-------+
# | age| name|
# +----+-------+
# |null|Michael|
# | 30| Andy|
# | 19| Justin|
# +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/python/sql/basic.py” 中可以找到完整的示例代码。
SQL
CREATE GLOBAL TEMPORARY VIEW temp_view AS SELECT a + 1, b * 2 FROM tbl
SELECT * FROM global_temp.temp_view
创建 Dataset
Dataset 与 RDD 很像, 当然,它们使用专门的编码器, 而不是 java 序列化或 Kryo, 来序列化一个对象以便在网络上进行处理或者传输。
Scala版
case class Person(name: String, age: Long)
// Encoders are created for case classes
val caseClassDS = Seq(Person("Andy", 32)).toDS()
caseClassDS.show()
// +----+---+
// |name|age|
// +----+---+
// |Andy| 32|
// +----+---+
// Encoders for most common types are automatically provided by importing spark.implicits._
val primitiveDS = Seq(1, 2, 3).toDS()
primitiveDS.map(_ + 1).collect() // Returns: Array(2, 3, 4)
// DataFrames can be converted to a Dataset by providing a class. Mapping will be done by name
val path = "examples/src/main/resources/people.json"
val peopleDS = spark.read.json(path).as[Person]
peopleDS.show()
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala” 中可以找到完整的示例代码。
java版
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.io.Serializable;
import org.apache.spark.api.java.function.MapFunction;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.Encoder;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
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;
}
}
// Create an instance of a Bean class
Person person = new Person();
person.setName("Andy");
person.setAge(32);
// Encoders are created for Java beans
Encoder<Person> personEncoder = Encoders.bean(Person.class);
Dataset<Person> javaBeanDS = spark.createDataset(
Collections.singletonList(person),
personEncoder
);
javaBeanDS.show();
// +---+----+
// |age|name|
// +---+----+
// | 32|Andy|
// +---+----+
// Encoders for most common types are provided in class Encoders
Encoder<Integer> integerEncoder = Encoders.INT();
Dataset<Integer> primitiveDS = spark.createDataset(Arrays.asList(1, 2, 3), integerEncoder);
Dataset<Integer> transformedDS = primitiveDS.map(
(MapFunction<Integer, Integer>) value -> value + 1,
integerEncoder);
transformedDS.collect(); // Returns [2, 3, 4]
// DataFrames can be converted to a Dataset by providing a class. Mapping based on name
String path = "examples/src/main/resources/people.json";
Dataset<Person> peopleDS = spark.read().json(path).as(personEncoder);
peopleDS.show();
// +----+-------+
// | age| name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// | 30| Andy|
// | 19| Justin|
// +----+-------+
在 Spark 仓库 “examples/src/main/java/org/apache/spark/examples/sql/JavaSparkSQLExample.java” 中可以找到完整的示例代码。
(2018-10-08)