大数据之spark_spark SQL的建表语句

1.通过RDD+case class创建DataFrame

package com.doit.spark.day10import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object CaseClassCreateDataFrame {def main(args: Array[String]): Unit = {//构建SparkSessionval sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass().getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()//使用RDD读取切分数据,放入case class中val lineRDD: RDD[String] = sparkSession.sparkContext.textFile("C:\\Users\\WoBo\\Desktop\\user.txt")val userRDD: RDD[User] = lineRDD.map(x => {val arr: Array[String] = x.split(",")val name: String = arr(0)val age: Int = arr(1).toIntval fv: Double = arr(2).toDoubleUser(name, age, fv)})//通过RDD创建DataFrameval dataFrame: DataFrame = sparkSession.createDataFrame(userRDD)//创建好DataFrame之后,就能通过RDD获取到表格结构信息和表内数据dataFrame.printSchema() //打印表结构dataFrame.show()  //展示表内数据,默认show前20行}
}
case class User(name:String,age:Int,fv :Double)

2.通过RowRDD+StructType创建DataFrame

package com.doit.spark.day10import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{DataTypes, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}object DataStructTypeCreateDataFrame {def main(args: Array[String]): Unit = {//构建SparkSessionval sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass().getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()//使用RDD读取切分数据,放入Row中val lineRDD: RDD[String] = sparkSession.sparkContext.textFile("C:\\Users\\WoBo\\Desktop\\user.txt")val rowRDD: RDD[Row] = lineRDD.map(x => {val arr: Array[String] = x.split(",")val name: String = arr(0)val age: Int = arr(1).toIntval fv: Double = arr(2).toDoubleRow(name, age, fv)})// new StructType ,它里面装的是一个装字段描述信息的List集合val structType = new StructType()//参数一:字段名,参数二:字段类型,参数三:字段是否可以为null(false表示不能,true表示可以).add("name",DataTypes.StringType,false).add("age",DataTypes.IntegerType,true).add("fv",DataTypes.DoubleType,true)//或者使用如下方式创建//StructType(List(StructField("name", DataTypes.StringType, false), StructField("age", DataTypes.IntegerType, false), StructField("fv", DataTypes.DoubleType, false)))//将rowRDD和structType联系起来,创建出一张完整的表val dataFrame: DataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowRDD, structType)//创建好DataFrame之后,就能通过RDD获取到表格结构信息和表内数据dataFrame.printSchema() //打印表结构dataFrame.show()  //展示表内数据,默认show前20行}
}

3.RDD+toDF创建DataFrame

package com.doit.spark.day10import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}object RDDtoDFCreateDataFrame {def main(args: Array[String]): Unit = {//构建SparkSessionval sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass().getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()//使用RDD读取切分数据,放入元组中val lineRDD: RDD[String] = sparkSession.sparkContext.textFile("C:\\Users\\WoBo\\Desktop\\user.txt")val tupleRDD: RDD[(String, Int, Double)] = lineRDD.map(x => {val arr: Array[String] = x.split(",")val name: String = arr(0)val age: Int = arr(1).toIntval fv: Double = arr(2).toDouble(name, age, fv)})//要RDD使用toDF需要先导入隐式转换,但元组内最多只能装22个字段,所以要装很多字段,还是推荐使用case classimport sparkSession.implicits._val dataFrame: DataFrame = tupleRDD.toDF("name", "age", "fv")dataFrame.printSchema()dataFrame.show()}
}

4.读取JSON格式的数据,生成DataFrame

package com.doit.spark.day10import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object ReadJSONCreateDataFrame {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass().getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()val dataFrame: DataFrame = sparkSession.read.json("D:\\每日总结\\视频\\spark\\spark-day10\\资料\\user.json")//或者使用第二种方式读取,这种方式虽然繁琐一点,但是更灵活,文件类型可以通过参数传进代码中val dataFrame1: DataFrame = sparkSession.read.format("json").load("D:\\每日总结\\视频\\spark\\spark-day10\\资料\\user.json")dataFrame1.createTempView("v_user")dataFrame1.printSchema()//查询所有脏数据sparkSession.sql("select * from v_user where _corrupt_record is NOT NULL").show()}
}

在读取json格式的数据时,在处理数据之前,就触发一次Action,并进行全表检索,目的是生成表的schema信息,但json类型的数据,每一行的字段个数可能不一样,所以需要全表检索,最终将出现过的字段都会生成表的字段,没有该字段的行赋予null,读取json类型的数据时,还会自动推导数据的类型.
如果json数据中存在脏数据,会专门生成一个字段(_corrupt_record),将所有的脏数据都放入该字段中.

+--------------------+----+-------+------+------+--------+
|     _corrupt_record| age|     fv|gender|height|    name|
+--------------------+----+-------+------+------+--------+
|                null|  18|9999.99|  null|  null| laozhao|
|                null|  28| 999.99|  null|  null| laoduan|
|                null|  20| 999.99|  null|  null|nianhang|
|{"name": "heihei"...|null|   null|  null|  null|    null|
|                null|  20| 999.99|  male|  null|    nana|
|                null|null|   null|  null| 180.2|    test|
|                null|  18|9999.99|  null|  null| laozhao|
|                null|  28| 999.99|  null|  null| laoduan|
|                null|  20| 999.99|  null|  null|nianhang|

root|-- _corrupt_record: string (nullable = true)|-- age: long (nullable = true)|-- fv: double (nullable = true)|-- gender: string (nullable = true)|-- height: double (nullable = true)|-- name: string (nullable = true)

+--------------------+----+----+------+------+----+
|     _corrupt_record| age|  fv|gender|height|name|
+--------------------+----+----+------+------+----+
|{"name": "heihei"...|null|null|  null|  null|null|
|{"name": "heihei"...|null|null|  null|  null|null|
|{"name": "heihei"...|null|null|  null|  null|null|
|{"name": "heihei"...|null|null|  null|  null|null|
|{"name": "heihei"...|null|null|  null|  null|null|
|{"name": "heihei"...|null|null|  null|  null|null|
+--------------------+----+----+------+------+----+

5.读取CSV格式的数据,生成DataFrame

package com.doit.spark.day10import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object ReadCSVCreateDataFrame {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass().getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()//当数据中没有表头时val dataFrame: DataFrame = sparkSession.read.option("inferSchema", "true") //自动推断数据类型,不指定为true的话,读取到的数据都是String类型的.csv("D:\\每日总结\\视频\\spark\\spark-day10\\资料\\user.csv").toDF("name", "age", "fv")//当数据中有表头时val dataFrame1: DataFrame = sparkSession.read.option("header", "true") //读取数据的第一行作为表的字段名.option("inferSchema", "true") //自动推断数据类型.csv("D:\\每日总结\\视频\\spark\\spark-day10\\资料\\user.csv")dataFrame.printSchema()dataFrame.show()}
}

读取csv文件时,读取表头会触发一次Action,如果自动推导数据类型还会再触发一次Action,而且会全表检索,因为它需要判断后面的每行数据的每个字段是否都是同一数据类型的,那么这样自动推导数据类型就会十分浪费运行速度,所以最佳的方式为手动指定StructType

package com.doit.spark.day10import org.apache.spark.sql.types.{DataTypes, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object ReadCSVCreateDataFrame {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass().getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()val structType = new StructType()//参数一:字段名,参数二:字段类型,参数三:字段是否可以为null(false表示不能,true表示可以).add("name",DataTypes.StringType,false).add("age",DataTypes.DoubleType,true).add("fv",DataTypes.DoubleType,true)val dataFrame2: DataFrame = sparkSession.read.option("header", "true").schema(structType).csv("D:\\每日总结\\视频\\spark\\spark-day10\\资料\\user.csv")dataFrame2.printSchema()dataFrame2.show()}
}

当数据有表头时,可以使用.option(“header”, “true”),将表头读取掉

csv数据中,当某行多一个字段时,会自动忽略该行,少字段时,会补null

6.读取parquet格式的数据,生成DataFrame

首先parquet格式的数据它是一种列式存储文件,它比普通格式的文件,更加紧凑,且支持压缩,当我们写sql进行数据查询时,查询某个字段不用全表检索,大大提高了检索速度,且它自带schema信息(包括字段名称,字段类型,字段索引等信息),parquet格式的数据是spark最喜欢的文件格式

但parquet文件不能手动创建,只能系统生成:

package com.doit.spark.day10import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}object CreateParquetDataFrame {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass().getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()val dataFrame: DataFrame = sparkSession.read.json("D:\\每日总结\\视频\\spark\\spark-day10\\资料\\user.json")//通过读取json格式数据创建好的DataFrame,创建parquet文件的数据dataFrame.write.parquet("D:\\每日总结\\视频\\spark\\spark-day10\\资料\\user.parquet")//写出数据时,可以采用多种方式写出//追加写入dataFrame.write.mode(SaveMode.Append).parquet("D:\\每日总结\\视频\\spark\\spark-day10\\资料\\user.parquet")//删除原文件,生成新文件,相当于覆盖写入dataFrame.write.mode(SaveMode.Overwrite)//如果原文件存在,就不写入,且不报错dataFrame.write.mode(SaveMode.Ignore)//再读取刚刚创建好的parquet数据val dataFrame1: DataFrame = sparkSession.read.parquet("D:\\每日总结\\视频\\spark\\spark-day10\\资料\\user.parquet")dataFrame1.printSchema()dataFrame1.show()}
}

7.读写JDBC中的数据

package com.doit.spark.day10import java.util.Propertiesimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}object JDBCAndDataFrame {def main(args: Array[String]): Unit = {val sparkSession: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass().getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()val properties = new Properties()properties.setProperty("user","root")properties.setProperty("password","123456")//通过jdbc,mysql数据库中的表,创建DataFrame,参数一:jdbc的url,参数二:表名,参数三:用户名和密码的配置信息//如果jdbc的路径写错,和RDD不一样在读取数据之前就会报错,因为DataFrame是强类型的,RDD是弱类型的(在真正处理数据之前不会去路径中读取数据)//注意指定编码格式为UTF-8val dataFrame: DataFrame = sparkSession.read.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/db_demo3?characterEncoding=UTF-8", "student", properties)//读取jdbc中的数据,会将jdbc中的表结构,字段信息,数据类型等一并读取过来,且是在Driver端获取的Schema信息dataFrame.printSchema()dataFrame.show()//往jdbc中写数据,当表不存在时,会自动创建表dataFrame.write.mode(SaveMode.Append)  //追加写入.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/db_demo3?characterEncoding=UTF-8", "student", properties)}
}