Spark SQL快速上手

sparksql结合hive最佳实践
一、Spark SQL快速上手
1、Spark SQL是什么
Spark SQL 是一个用来处理结构化数据的spark组件。它提供了一个叫做DataFrames的可编程抽象数据模型，并且可被视为一个分布式的SQL查询引擎。

2、Spark SQL的基础数据模型-----DataFrames
DataFrame是由“命名列”（类似关系表的字段定义）所组织起来的一个分布式数据集合。你可以把它看成是一个关系型数据库的表。
DataFrame可以通过多种来源创建：结构化数据文件，hive的表，外部数据库，或者RDDs

3、Spark SQL如何使用
首先，利用sqlContext从外部数据源加载数据为DataFrame
然后，利用DataFrame上丰富的api进行查询、转换
最后，将结果进行展现或存储为各种外部数据形式
如图所示：

4、Spark SQL代码示例
 加载数据
sqlContext支持从各种各样的数据源中创建DataFrame，内置支持的数据源有parquetFile，jsonFile，外部数据库，hive表，RDD等，另外，hbase等数据源的支持也在社区不断涌现
# 从Hive中的users表构造DataFrame
users = sqlContext.table("users")
# 加载S3上的JSON文件
logs = sqlContext.load("s3n://path/to/data.json", "json")
# 加载HDFS上的Parquet文件
clicks = sqlContext.load("hdfs://path/to/data.parquet", "parquet")
# 通过JDBC访问MySQL
comments = sqlContext.jdbc("jdbc:mysql://localhost/comments", "user")
# 将普通RDD转变为DataFrame
rdd = sparkContext.textFile("article.txt") \
 .flatMap(_.split(" ")) \
 .map((_, 1)) \
 .reduceByKey(_+_) \
wordCounts = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["word", "count"])

# 将本地数据容器转变为DataFrame
data = [("Alice", 21), ("Bob", 24)]
people = sqlContext.createDataFrame(data, ["name", "age"])

 使用DataFrame
Spark DataFrame提供了一整套用于操纵数据的DSL。这些DSL在语义上与SQL关系查询非常相近（这也是Spark SQL能够为DataFrame提供无缝支持的重要原因之一）。以下是一组用户数据分析示例：
# 创建一个只包含年龄小于21岁用户的DataFrame
young = users.filter(users.age < 21)

# 也可以使用Pandas风格的语法
young = users[users.age < 21]
# 将所有人的年龄加1
young.select(young.name, young.age + 1)
# 统计年轻用户中各性别人数
young.groupBy("gender").count()
# 将所有年轻用户与另一个名为logs的DataFrame联接起来
young.join(logs, logs.userId == users.userId, "left_outer")
除DSL以外，我们当然也可以使用熟悉的SQL来处理DataFrame：
young.registerTempTable("young")
sqlContext.sql("SELECT count(*) FROM young")

 保存结果
对数据的分析完成之后，可以将结果保存在多种形式的外部存储中
# 追加至HDFS上的Parquet文件
young.save(path="hdfs://path/to/data.parquet", source="parquet", mode="append")

# 覆写S3上的JSON文件
young.save(path="s3n://path/to/data.json", source="json",mode="append")

# 保存为Hive的内部表
young.saveAsTable(tableName="young", source="parquet" mode="overwrite")

# 转换为Pandas DataFrame（Python API特有功能）
pandasDF = young.toPandas()

# 以表格形式打印输出
young.show()

二、SparkSQL操作Hive中的表数据
spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive，读取hive的表数据，然后在spark引擎中进行sql统计分析，从而，通过sparksql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践。详细实现步骤如下：

1、启动hive的元数据服务
hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作，通过简单的配置即可
 编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容:
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift:// hdp-node-01:9083</value>
</property>

 启动hive metastore
[hadoop@hdp-node-01 ~]${HIVE_HOME}/bin/hive --service metastore 1>/dev/null 2>&1 &

 查看 metastore:
[hadoop@hdp-node-01 ~] jobs
[1]+ Running hive --service metastore &

2、spark配置
 将hive的配置文件拷贝给spark
将 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml copy或者软链到 $SPARK_HOME/conf/

 将mysql的jdbc驱动包拷贝给spark
将 $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.12.jar copy或者软链到$SPARK_HOME/lib/

3、启动spark-sql的shell交互界面
spark-sql已经集成在spark-shell中，因此，只要启动spark-shell，就可以使用spakr-sql的shell交互接口：
[hadoop@hdp-node-01 spark] bin/spark-shell --master spark://hdp-node-01:7077

或者，可以启动spark-sql界面，使用起来更方便
[hadoop@hdp-node-01 spark] bin/spark-sql --master spark://hdp-node-01:7077

4、在交互界面输入sql进行查询
注：以下所用到的库和表，都是已经在hive中存在的库和表

 如果在spark-shell中执行sql查询，使用sqlContext对象调用sql()方法
scala> sqlContext.sql("select remote_addr from dw_weblog.t_ods_detail group by remote_addr").collect.foreach(println)

 如果是在spark-sql中执行sql查询，则可以直接输入sql语句
scala> show databases
scala> use dw_weblog
scala> select remote_addr from dw_weblog.t_ods_detail group by remote_addr

5、在IDEA中编写代码使用hive-sql
如下所示：
val hiveContext = new HiveContext(sc)
import hiveContext.implicits._
import hiveContext.sql
//指定库
sql("use dw_weblog")
//执行标准sql语句
sql("create table sparksql as select remote_addr,count(*) from t_ods_detail group by remote_addr")
……

综上所述，sparksql类似于hive，可以支持sql语法来对海量数据进行分析查询，跟hive不同的是，hive执行sql任务的底层运算引擎采用mapreduce运算框架，而sparksql执行sql任务的运算引擎是spark core，从而充分利用spark内存计算及DAG模型的优势，大幅提升海量数据的分析查询速度
源码
sparksql结合hive最佳实践 
一、Spark SQL快速上手 
1、Spark SQL是什么 
Spark SQL 是一个用来处理结构化数据的spark组件。它提供了一个叫做DataFrames的可编程抽象数据模型，并且可被视为一个分布式的SQL查询引擎。 
 
2、Spark SQL的基础数据模型-----DataFrames 
DataFrame是由“命名列”（类似关系表的字段定义）所组织起来的一个分布式数据集合。你可以把它看成是一个关系型数据库的表。 
DataFrame可以通过多种来源创建：结构化数据文件，hive的表，外部数据库，或者RDDs 
 
3、Spark SQL如何使用 
首先，利用sqlContext从外部数据源加载数据为DataFrame 
然后，利用DataFrame上丰富的api进行查询、转换 
最后，将结果进行展现或存储为各种外部数据形式 
如图所示：
<div style="text-align: center;"><img alt="" src="/files/image/201512/20151229153449294.jpg" style="width: 400px; height: 253px;" /></div>
  
4、Spark SQL代码示例 
    加载数据 
sqlContext支持从各种各样的数据源中创建DataFrame，内置支持的数据源有parquetFile，jsonFile，外部数据库，hive表，RDD等，另外，hbase等数据源的支持也在社区不断涌现 
# 从Hive中的users表构造DataFrame 
users = sqlContext.table("users") 
# 加载S3上的JSON文件 
logs = sqlContext.load("s3n://path/to/data.json", "json") 
# 加载HDFS上的Parquet文件 
clicks = sqlContext.load("hdfs://path/to/data.parquet", "parquet") 
# 通过JDBC访问MySQL 
comments = sqlContext.jdbc("jdbc:mysql://localhost/comments", "user") 
# 将普通RDD转变为DataFrame 
rdd = sparkContext.textFile("article.txt") \ 
                  .flatMap(_.split(" ")) \ 
                  .map((_, 1)) \ 
                  .reduceByKey(_+_) \ 
wordCounts = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["word", "count"]) 
  
# 将本地数据容器转变为DataFrame 
data = [("Alice", 21), ("Bob", 24)] 
people = sqlContext.createDataFrame(data, ["name", "age"]) 
 
    使用DataFrame 
Spark DataFrame提供了一整套用于操纵数据的DSL。这些DSL在语义上与SQL关系查询非常相近（这也是Spark SQL能够为DataFrame提供无缝支持的重要原因之一）。以下是一组用户数据分析示例： 
# 创建一个只包含年龄小于21岁用户的DataFrame 
young = users.filter(users.age < 21) 
  
# 也可以使用Pandas风格的语法 
young = users[users.age < 21] 
# 将所有人的年龄加1 
young.select(young.name, young.age + 1) 
# 统计年轻用户中各性别人数 
young.groupBy("gender").count() 
# 将所有年轻用户与另一个名为logs的DataFrame联接起来 
young.join(logs, logs.userId == users.userId, "left_outer") 
除DSL以外，我们当然也可以使用熟悉的SQL来处理DataFrame： 
young.registerTempTable("young") 
sqlContext.sql("SELECT count(*) FROM young") 
 
    保存结果 
对数据的分析完成之后，可以将结果保存在多种形式的外部存储中 
# 追加至HDFS上的Parquet文件 
young.save(path="hdfs://path/to/data.parquet", source="parquet", mode="append") 
  
# 覆写S3上的JSON文件 
young.save(path="s3n://path/to/data.json", source="json",mode="append") 
  
# 保存为Hive的内部表 
young.saveAsTable(tableName="young", source="parquet" mode="overwrite") 
  
# 转换为Pandas DataFrame（Python API特有功能） 
pandasDF = young.toPandas() 
  
# 以表格形式打印输出 
young.show() 
 
 
二、SparkSQL操作Hive中的表数据 
spark可以通过读取hive的元数据来兼容hive，读取hive的表数据，然后在spark引擎中进行sql统计分析，从而，通过sparksql与hive结合实现数据分析将成为一种最佳实践。详细实现步骤如下： 
 
1、启动hive的元数据服务 
hive可以通过服务的形式对外提供元数据读写操作，通过简单的配置即可 
    编辑 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml,增加如下内容: 
<property> 
<name>hive.metastore.uris</name> 
<value>thrift:// hdp-node-01:9083</value> 
</property> 
 
    启动hive metastore 
[hadoop@hdp-node-01 ~]${HIVE_HOME}/bin/hive --service metastore  1>/dev/null  2>&1  & 
 
    查看 metastore: 
[hadoop@hdp-node-01 ~] jobs 
[1]+ Running hive --service metastore & 
 
 
2、spark配置 
    将hive的配置文件拷贝给spark 
将 $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml copy或者软链到 $SPARK_HOME/conf/ 
 
    将mysql的jdbc驱动包拷贝给spark 
将 $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.12.jar copy或者软链到$SPARK_HOME/lib/ 
 
3、启动spark-sql的shell交互界面 
spark-sql已经集成在spark-shell中，因此，只要启动spark-shell，就可以使用spakr-sql的shell交互接口： 
[hadoop@hdp-node-01 spark] bin/spark-shell --master spark://hdp-node-01:7077
<div style="text-align: center;"><img alt="" src="/files/image/201512/20151229153518583.png" style="width: 400px; height: 170px;" /> </div>
 
或者，可以启动spark-sql界面，使用起来更方便 
[hadoop@hdp-node-01 spark] bin/spark-sql --master spark://hdp-node-01:7077 
 
4、在交互界面输入sql进行查询 
注：以下所用到的库和表，都是已经在hive中存在的库和表 
 
    如果在spark-shell中执行sql查询，使用sqlContext对象调用sql()方法 
scala> sqlContext.sql("select remote_addr from dw_weblog.t_ods_detail group by remote_addr").collect.foreach(println) 
 
    如果是在spark-sql中执行sql查询，则可以直接输入sql语句 
scala> show databases 
scala> use dw_weblog 
scala> select remote_addr from dw_weblog.t_ods_detail group by remote_addr 
 
 
 
5、在IDEA中编写代码使用hive-sql 
如下所示： 
val hiveContext = new HiveContext(sc) 
    import hiveContext.implicits._ 
    import hiveContext.sql 
    //指定库 
sql("use dw_weblog") 
//执行标准sql语句 
sql("create table sparksql as select remote_addr,count(*) from t_ods_detail group by remote_addr") 
…… 
 
 
 
 
综上所述，sparksql类似于hive，可以支持sql语法来对海量数据进行分析查询，跟hive不同的是，hive执行sql任务的底层运算引擎采用mapreduce运算框架，而sparksql执行sql任务的运算引擎是spark core，从而充分利用spark内存计算及DAG模型的优势，大幅提升海量数据的分析查询速度

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