第1章 SparkSQL 概述
1.1 SparkSQL 是什么
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。
1.2 Hive and SparkSQL
SparkSQL 的前身是 Shark，给熟悉 RDBMS 但又不理解 MapReduce 的技术人员提供快速上手的工具。
Hive 是早期唯一运行在 Hadoop 上的 SQL-on-Hadoop 工具。但是 MapReduce 计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的 I/O，降低的运行效率，为了提高 SQL-on-Hadoop的效率，大量的 SQL-on-Hadoop 工具开始产生，其中表现较为突出的是：
⚫ Drill
⚫ Impala
⚫ Shark
其中 Shark 是伯克利实验室 Spark 生态环境的组件之一，是基于 Hive 所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在 Spark 引擎上。
Shark 的出现，使得 SQL-on-Hadoop 的性能比 Hive 有了 10-100 倍的提高。
但是，随着 Spark 的发展，对于野心勃勃的 Spark 团队来说，Shark 对于 Hive 的太多依赖（如采用 Hive 的语法解析器、查询优化器等等），制约了 Spark 的 One Stack Rule Them All的既定方针，制约了 Spark 各个组件的相互集成，所以提出了 SparkSQL 项目。SparkSQL抛弃原有 Shark 的代码，汲取了 Shark 的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便，真可谓“退一步，海阔天空”。
➢ 数据兼容方面 SparkSQL 不但兼容 Hive，还可以从 RDD、parquet 文件、JSON 文件中获取数据，未来版本甚至支持获取 RDBMS 数据以及 cassandra 等 NOSQL 数据；
➢ 性能优化方面 除了采取 In-Memory Columnar Storage、byte-code generation 等优化技术外、将会引进 Cost Model 对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；
➢ 组件扩展方面 无论是 SQL 的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展。
2014 年 6 月 1 日 Shark 项目和 SparkSQL 项目的主持人 Reynold Xin 宣布：停止对 Shark 的开发，团队将所有资源放 SparkSQL 项目上，至此，Shark 的发展画上了句话，但也因此发展出两个支线：SparkSQL 和 Hive on Spark。
其中 SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展，而不再受限于 Hive，只是兼容 Hive；而Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划，该计划将 Spark 作为 Hive 的底层引擎之一，也就是说，Hive 将不再受限于一个引擎，可以采用 Map-Reduce、Tez、Spark 等引擎。
对于开发人员来讲，SparkSQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 SparkSQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了 2 个编程抽象，类似 Spark Core 中的 RDD
➢ DataFrame
➢ DataSet
1.3 SparkSQL 特点
1.3.1 易整合
无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程
1.3.2 统一的数据访问
使用相同的方式连接不同的数据源
1.3.3 兼容 Hive
1.3.4 标准数据连接
通过 JDBC 或者 ODBC 来连接
1.4 DataFrame 是什么
在 Spark 中，DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。
DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，前者带有 schema 元信息，即 DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观 RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core 只能在 stage 层面进行简单、通用的流水线优化。
同时，与 Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好，门槛更低。
上图直观地体现了 DataFrame 和 RDD 的区别。
左侧的 RDD[Person]虽然以 Person 为类型参数，但 Spark 框架本身不了解 Person 类的内部结构。而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。
DataFrame 是为数据提供了 Schema 的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待DataFrame 也是懒执行的，但性能上比 RDD 要高，主要原因：优化的执行计划，即查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。比如下面一个例子:
为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们 join 之后又做了一次 filter 操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为 join 是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将 filter 下推到 join 下方，先对 DataFrame 进行过滤，再 join 过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而 Spark SQL 的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
1.5 DataSet 是什么
**DataSet 是分布式数据集合。**DataSet 是 Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是 DataFrame的一个扩展。它提供了 RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及 Spark SQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作 map，flatMap，filter等等）。
➢ DataSet 是 DataFrame API 的一个扩展，是 SparkSQL 最新的数据抽象
➢ 用户友好的 API 风格，既具有类型安全检查也具有 DataFrame 的查询优化特性；
➢ 用样例类来对 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet 中的字段名称；
➢ DataSet 是强类型的。比如可以有 DataSet[Car]，DataSet[Person]。
➢ DataFrame 是 DataSet 的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过 as 方法将DataFrame 转换为 DataSet。Row 是一个类型，跟 Car、Person 这些的类型一样，所有的表结构信息都用 Row 来表示。获取数据时需要指定顺序
第2章 SparkSQL 核心编程
本课件重点学习如何使用 Spark SQL 所提供的 DataFrame 和 DataSet 模型进行编程.，以及了解它们之间的关系和转换，关于具体的 SQL 书写不是我们的重点。
2.1 新的起点
Spark Core 中，如果想要执行应用程序，需要首先构建上下文环境对象 SparkContext，Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装，不仅仅在模型上进行了封装，上下文环境对象也进行了封装。
在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫 SQLContext，用于 Spark自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接 Hive 的查询。
SparkSession 是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是 SQLContext 和 HiveContext的组合，所以在 SQLContex 和 HiveContext 上可用的 API 在 SparkSession 上同样是可以使用的。SparkSession 内部封装了 SparkContext，所以计算实际上是由 sparkContext 完成的。当我们使用 spark-shell 的时候, spark 框架会自动的创建一个名称叫做 spark 的 SparkSession 对象, 就像我们以前可以自动获取到一个 sc 来表示 SparkContext 对象一样
2.2 DataFrame
Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式。DataFrame API 既有 transformation 操作也有 action 操作。
2.2.1 创建 DataFrame
在 Spark SQL 中 SparkSession 是创建 DataFrame 和执行 SQL 的入口，创建 DataFrame有三种方式：通过 Spark 的数据源进行创建；从一个存在的 RDD 进行转换；还可以从 Hive Table 进行查询返回。
1) 从 Spark 数据源进行创建
➢ 查看 Spark 支持创建文件的数据源格式
scala> spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema
table text textFile
➢ 在 spark 的 bin/data 目录中创建 user.json 文件
{"username":"zhangsan","age":20}
➢ 读取 json 文件创建 DataFrame
scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， username: string]
注意：如果从内存中获取数据，spark 可以知道数据类型具体是什么。如果是数字，默认作为 Int 处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用 bigint 接收，可以和Long 类型转换，但是和 Int 不能进行转换
➢ 展示结果
+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
+---+--------+
2) 从 RDD 进行转换
在后续章节中讨论
3) 从 Hive Table 进行查询返回
在后续章节中讨论
2.2.2 SQL 语法
SQL 语法风格是指我们查询数据的时候使用 SQL 语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助
1) 读取 JSON 文件创建 DataFrame
scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， username: string]
2) 对 DataFrame 创建一个临时表
scala> df.createOrReplaceTempView("people")
3) 通过 SQL 语句实现查询全表
scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]
4) 结果展示
scala> sqlDF.show
+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30| lisi|
| 40| wangwu|
+---+--------+
注意：普通临时表是 Session 范围内的，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表。使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people
5) 对于 DataFrame 创建一个全局表
scala> df.createGlobalTempView("people")
6) 通过 SQL 语句实现查询全表
2.2.3 DSL 语法
DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL，使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了
1) 创建一个 DataFrame
scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]
2) 查看 DataFrame 的 Schema 信息
scala> df.printSchema
root
|-- age: Long (nullable = true)
|-- username: string (nullable = true)
3) 只查看"username"列数据，
scala> df.select("username").show()
+--------+
|username|
+--------+
|zhangsan|
| lisi|
| wangwu|
+--------+
4) 查看"username"列数据以及"age+1"数据
注意:涉及到运算的时候, 每列都必须使用$, 或者采用引号表达式：单引号+字段名
scala> df.select($"username",$"age" + 1).show
scala> df.select('username, 'age + 1).show()
scala> df.select('username, 'age + 1 as "newage").show()
+--------+---------+
|username|(age + 1)|
+--------+---------+
|zhangsan| 21|
| lisi| 31|
| wangwu| 41|
+--------+---------+
查看"age"大于"30"的数据
scala> df.filter($"age">30).show
+---+---------+
|age| username|
+---+---------+
| 40| wangwu|
+---+---------+
按照"age"分组，查看数据条数
scala> df.groupBy("age").count.show
+---+-----+
|age|count|
+---+-----+
| 20| 1|
| 30| 1|
| 40| 1|
+---+-----+
2.2.4 RDD 转换为 DataFrame
在 IDEA 中开发程序时，如果需要 RDD 与 DF 或者 DS 之间互相操作，那么需要引入
import spark.implicits._
这里的 spark 不是 Scala 中的包名，而是创建的 sparkSession 对象的变量名称，所以必须先创建 SparkSession 对象再导入。这里的 spark 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持val 修饰的对象的引入。
spark-shell 中无需导入，自动完成此操作。
scala> val idRDD = sc.textFile("data/id.txt")
scala> idRDD.toDF("id").show
+---+
| id|
+---+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
+---+
实际开发中，一般通过样例类将 RDD 转换为 DataFrame
scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1,
t._2)).toDF.show
+--------+---+
| name|age|
+--------+---+
|zhangsan| 30|
| lisi| 40|
+--------+---+
2.2.5 DataFrame 转换为 RDD
DataFrame 其实就是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD
scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]
scala> val rdd = df.rdd
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[46]
at rdd at
scala> val array = rdd.collect
array: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([zhangsan,30], [lisi,40])
注意：此时得到的 RDD 存储类型为 Row
scala> array(0)
res28: org.apache.spark.sql.Row = [zhangsan,30]
scala> array(0)(0)
res29: Any = zhangsan
scala> array(0).getAs[String]("name")
res30: String = zhangsan
2.3 DataSet
DataSet 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。
2.3.1 创建 DataSet
1） 使用样例类序列创建 DataSet
scala> case class Person(name: String, age: Long)
defined class Person
scala> val caseClassDS = Seq(Person("zhangsan",2)).toDS()
caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]
scala> caseClassDS.show
+---------+---+
| name|age|
+---------+---+
| zhangsan| 2|
+---------+---+
2） 使用基本类型的序列创建 DataSet
scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5).toDS
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Int] = [value: int]
scala> ds.show
+-----+
|value|
+-----+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
| 5|
+-----+
注意：在实际使用的时候，很少用到把序列转换成DataSet，更多的是通过RDD来得到DataSet
2.3.2 RDD 转换为 DataSet
SparkSQL 能够自动将包含有 case 类的 RDD 转换成 DataSet，case 类定义了 table 的结构，case 类属性通过反射变成了表的列名。Case 类可以包含诸如 Seq 或者 Array 等复杂的结构。
scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]
2.3.3 DataSet 转换为 RDD
DataSet 其实也是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD
scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]
scala> val rdd = res11.rdd
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[User] = MapPartitionsRDD[51] at rdd at
scala> rdd.collect
res12: Array[User] = Array(User(zhangsan,30), User(lisi,49))
2.4 DataFrame 和 DataSet 转换
DataFrame 其实是 DataSet 的特例，所以它们之间是可以互相转换的。
➢ DataFrame 转换为 DataSet
scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).toDF("name","age")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]
scala> val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]
➢ DataSet 转换为 DataFrame
scala> val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]
scala> val df = ds.toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]
2.5 RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：
➢ Spark1.0 => RDD
➢ Spark1.3 => DataFrame
➢ Spark1.6 => Dataset
如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的 Spark 版本中，DataSet 有可能会逐步取代 RDD和 DataFrame 成为唯一的 API 接口。
2.5.1 三者的共性
➢ RDD、DataFrame、DataSet 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利;
➢ 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到Action 如 foreach 时，三者才会开始遍历运算;
➢ 三者有许多共同的函数，如 filter，排序等;
➢ 在对 DataFrame 和 Dataset 进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._（在创建好 SparkSession 对象后尽量直接导入）
➢ 三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出
➢ 三者都有 partition 的概念
➢ DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型
2.5.2 三者的区别
1) RDD
➢ RDD 一般和 spark mllib 同时使用
➢ RDD 不支持 sparksql 操作
2) DataFrame
➢ 与 RDD 和 Dataset 不同，DataFrame 每一行的类型固定为 Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值
➢ DataFrame 与 DataSet 一般不与 spark mllib 同时使用
➢ DataFrame 与 DataSet 均支持 SparkSQL 的操作，比如 select，groupby 之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作
➢ DataFrame 与 DataSet 支持一些特别方便的保存方式，比如保存成 csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然(后面专门讲解)
3) DataSet
➢ Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。DataFrame 其实就是 DataSet 的一个特例 type DataFrame = Dataset[Row]
➢ DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而 Dataset 中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息
2.5.3 三者的互相转换
2.6 IDEA 开发 SparkSQL
实际开发中，都是使用 IDEA 进行开发的。
2.6.1 添加依赖
2.6.2 代码实现
object SparkSQL01_Demo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建上下文环境配置对象
val conf: SparkConf = new
SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")
//创建 SparkSession 对象
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
//RDD=>DataFrame=>DataSet 转换需要引入隐式转换规则，否则无法转换
//spark 不是包名，是上下文环境对象名
import spark.implicits._
//读取 json 文件 创建 DataFrame {"username": "lisi","age": 18}
val df: DataFrame = spark.read.json("input/test.json")
//df.show()
//SQL 风格语法
df.createOrReplaceTempView("user")
//spark.sql("select avg(age) from user").show
//DSL 风格语法
//df.select("username","age").show()
//*****RDD=>DataFrame=>DataSet*****
//RDD
val rdd1: RDD[(Int, String, Int)] =
spark.sparkContext.makeRDD(List((1,"zhangsan",30),(2,"lisi",28),(3,"wangwu",
20)))
//DataFrame
val df1: DataFrame = rdd1.toDF("id","name","age")
//df1.show()
//DateSet
val ds1: Dataset[User] = df1.as[User]
//ds1.show()
//*****DataSet=>DataFrame=>RDD*****
//DataFrame
val df2: DataFrame = ds1.toDF()
//RDD 返回的 RDD 类型为 Row，里面提供的 getXXX 方法可以获取字段值，类似 jdbc 处理结果集，
但是索引从 0 开始
val rdd2: RDD[Row] = df2.rdd
//rdd2.foreach(a=>println(a.getString(1)))
//*****RDD=>DataSet*****
rdd1.map{
case (id,name,age)=>User(id,name,age)
}.toDS()
//*****DataSet=>=>RDD*****
ds1.rdd
//释放资源
spark.stop()
}
}
case class User(id:Int,name:String,age:Int)
package com.atguigu.bigdata.spark.sql
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
object Basic {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
import spark.implicits._
// TODO 执行逻辑操作
// TODO DataFrame
//val df: DataFrame = spark.read.json("datas/user.json")
//df.show()
// DataFrame => SQL
// df.createOrReplaceTempView("user")
//
// spark.sql("select * from user").show
// spark.sql("select age, username from user").show
// spark.sql("select avg(age) from user").show
// DataFrame => DSL
// 在使用DataFrame时，如果涉及到转换操作，需要引入转换规则
//df.select("age", "username").show
//df.select($"age" + 1).show
//df.select('age + 1).show
// TODO DataSet
// DataFrame其实是特定泛型的DataSet
//val seq = Seq(1,2,3,4)
//val ds: Dataset[Int] = seq.toDS()
//ds.show()
// RDD <=> DataFrame
val rdd = spark.sparkContext.makeRDD(List((1, "zhangsan", 30), (2, "lisi", 40)))
val df: DataFrame = rdd.toDF("id", "name", "age")
val rowRDD: RDD[Row] = df.rdd
// DataFrame <=> DataSet
val ds: Dataset[User] = df.as[User]
val df1: DataFrame = ds.toDF()
// RDD <=> DataSet
val ds1: Dataset[User] = rdd.map {
case (id, name, age) => {
User(id, name, age)
}
}.toDS()
val userRDD: RDD[User] = ds1.rdd
// TODO 关闭环境
spark.close()
}
// 样例类
case class User( id:Int, name:String, age:Int )
}
2.7 用户自定义函数
用户可以通过 spark.udf 功能添加自定义函数，实现自定义功能。
2.7.1 UDF
1) 创建 DataFrame
scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， username: string]
2) 注册 UDF
scala> spark.udf.register("addName",(x:String)=> "Name:"+x)
res9: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction =
UserDefinedFunction(
3) 创建临时表
scala> df.createOrReplaceTempView("people")
4) 应用 UDF
scala> spark.sql("Select addName(name),age from people").show()
2.7.2 代码实现
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
object UDF {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
import spark.implicits._
val df = spark.read.json("input/user.json")
df.createOrReplaceTempView("user")
// udf 用户自定义函数
spark.udf.register("prefixName", (name:String) => {
"Name: " + name
})
spark.sql("select age, prefixName(username) from user").show
// TODO 关闭环境
spark.close()
}
}
2.7.2 UDAF
强类型的 Dataset 和弱类型的 DataFrame 都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。通过继承 UserDefinedAggregateFunction 来实现用户自定义弱类型聚合函数。从 Spark3.0 版本后，UserDefinedAggregateFunction 已经不推荐使用了。可以统一采用强类型聚合函数Aggregator
需求：计算平均工资
一个需求可以采用很多种不同的方法实现需求
1) 实现方式 - RDD
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("app").setMaster("local[*]")
val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
val res: (Int, Int) = sc.makeRDD(List(("zhangsan", 20), ("lisi", 30), ("wangw",
40))).map {
case (name, age) => {
(age, 1)
}
}.reduce {
(t1, t2) => {
(t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)
}
}
println(res._1/res._2)
// 关闭连接
sc.stop()
2) 实现方式 - 累加器
class MyAC extends AccumulatorV2[Int,Int]{
var sum:Int = 0
var count:Int = 0
override def isZero: Boolean = {
return sum ==0 && count == 0
}
override def copy(): AccumulatorV2[Int, Int] = {
val newMyAc = new MyAC
newMyAc.sum = this.sum
newMyAc.count = this.count
newMyAc
}
override def reset(): Unit = {
sum =0
count = 0
}
override def add(v: Int): Unit = {
sum += v
count += 1
}
override def merge(other: AccumulatorV2[Int, Int]): Unit = {
other match {
case o:MyAC=>{
sum += o.sum
count += o.count
}
case _=>
}
}
override def value: Int = sum/count
}
3) 实现方式 - UDAF - 弱类型
已将不推荐使用
// 弱类型
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.types.{DataType, LongType, StructField, StructType}
object SparkSQL_UDAF {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
val df = spark.read.json("input/user.json")
df.createOrReplaceTempView("user")
spark.udf.register("ageAvg", new MyAvgUDAF())
spark.sql("select ageAvg(age) from user").show
// TODO 关闭环境
spark.close()
}
/*
自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
1. 继承UserDefinedAggregateFunction
2. 重写方法(8)
*/
class MyAvgUDAF extends UserDefinedAggregateFunction{
// 输入数据的结构 : Int
override def inputSchema: StructType = {
StructType(
Array(
StructField("age", LongType)
)
)
}
// 缓冲区数据的结构 : Buffer
override def bufferSchema: StructType = {
StructType(
Array(
StructField("total", LongType),
StructField("count", LongType)
)
)
}
// 函数计算结果的数据类型：Out
override def dataType: DataType = LongType
// 函数的稳定性
override def deterministic: Boolean = true
// 缓冲区初始化
override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
//buffer(0) = 0L
//buffer(1) = 0L
buffer.update(0, 0L)
buffer.update(1, 0L)
}
// 根据输入的值更新缓冲区数据
override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer.update(0, buffer.getLong(0)+input.getLong(0))
buffer.update(1, buffer.getLong(1)+1)
}
// 缓冲区数据合并
override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1.update(0, buffer1.getLong(0) + buffer2.getLong(0))
buffer1.update(1, buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1))
}
// 计算平均值
override def evaluate(buffer: Row): Any = {
buffer.getLong(0)/buffer.getLong(1)
}
}
}
4) 实现方式 - UDAF - 强类型
一般会使用这个
// 强类型
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession, functions}
object Spark03_SparkSQL_UDAF1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
val df = spark.read.json("input/user.json")
df.createOrReplaceTempView("user")
spark.udf.register("ageAvg", functions.udaf(new MyAvgUDAF()))
spark.sql("select ageAvg(age) from user").show
// TODO 关闭环境
spark.close()
}
/*
自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
1. 继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator, 定义泛型
IN : 输入的数据类型 Long
BUF : 缓冲区的数据类型 Buff
OUT : 输出的数据类型 Long
2. 重写方法(6)
*/
case class Buff( var total:Long, var count:Long )
class MyAvgUDAF extends Aggregator[Long, Buff, Long]{
// z & zero : 初始值或零值
// 缓冲区的初始化
override def zero: Buff = {
Buff(0L,0L)
}
// 根据输入的数据更新缓冲区的数据
override def reduce(buff: Buff, in: Long): Buff = {
buff.total = buff.total + in
buff.count = buff.count + 1
buff
}
// 合并缓冲区
override def merge(buff1: Buff, buff2: Buff): Buff = {
buff1.total = buff1.total + buff2.total
buff1.count = buff1.count + buff2.count
buff1
}
//计算结果
override def finish(buff: Buff): Long = {
buff.total / buff.count
}
// 缓冲区的编码操作
override def bufferEncoder: Encoder[Buff] = Encoders.product
// 输出的编码操作
override def outputEncoder: Encoder[Long] = Encoders.scalaLong
}
}
改进
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Dataset, Encoder, Encoders, SparkSession, TypedColumn, functions}
object Spark03_SparkSQL_UDAF2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
import spark.implicits._
val df = spark.read.json("datas/user.json")
// 早期版本中，spark不能在sql中使用强类型UDAF操作
// SQL & DSL
// 早期的UDAF强类型聚合函数使用DSL语法操作
val ds: Dataset[User] = df.as[User]
// 将UDAF函数转换为查询的列对象
val udafCol: TypedColumn[User, Long] = new MyAvgUDAF().toColumn
ds.select(udafCol).show
// TODO 关闭环境
spark.close()
}
/*
自定义聚合函数类：计算年龄的平均值
1. 继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator, 定义泛型
IN : 输入的数据类型 User
BUF : 缓冲区的数据类型 Buff
OUT : 输出的数据类型 Long
2. 重写方法(6)
*/
case class User(username:String, age:Long)
case class Buff( var total:Long, var count:Long )
class MyAvgUDAF extends Aggregator[User, Buff, Long]{
// z & zero : 初始值或零值
// 缓冲区的初始化
override def zero: Buff = {
Buff(0L,0L)
}
// 根据输入的数据更新缓冲区的数据
override def reduce(buff: Buff, in: User): Buff = {
buff.total = buff.total + in.age
buff.count = buff.count + 1
buff
}
// 合并缓冲区
override def merge(buff1: Buff, buff2: Buff): Buff = {
buff1.total = buff1.total + buff2.total
buff1.count = buff1.count + buff2.count
buff1
}
//计算结果
override def finish(buff: Buff): Long = {
buff.total / buff.count
}
// 缓冲区的编码操作
override def bufferEncoder: Encoder[Buff] = Encoders.product
// 输出的编码操作
override def outputEncoder: Encoder[Long] = Encoders.scalaLong
}
}
2.8 数据的加载和保存
2.8.1 通用的加载和保存方式
SparkSQL 提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL 默认读取和保存的文件格式为 parquet
1) 加载数据
spark.read.load 是加载数据的通用方法
scala> spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema
table text textFile
如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定
scala> spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")
➢ format("…")：指定加载的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。
➢ load("…")：在"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入加载数据的路径。
➢ option("…")：在"jdbc"格式下需要传入 JDBC 相应参数，url、user、password 和 dbtable 我们前面都是使用 read API 先把文件加载到 DataFrame 然后再查询，其实，我们也可以直 接在文件上进行查询: 文件格式.文件路径
scala>spark.sql("select * from json.`/opt/module/data/user.json`").show
2) 保存数据
df.write.save 是保存数据的通用方法
scala>df.write.
csv jdbc json orc parquet textFile… …
如果保存不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定
scala>df.write.format("…")[.option("…")].save("…")
➢ format("…")：指定保存的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。
➢ save ("…")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。
➢ option("…")：在"jdbc"格式下需要传入 JDBC 相应参数，url、user、password 和 dbtable保存操作可以使用 SaveMode, 用来指明如何处理数据，**使用 ****mode()**方法来设置。有一点很重要: 这些 SaveMode 都是没有加锁的, 也不是原子操作。
SaveMode 是一个枚举类，其中的常量包括：
df.write.mode("append").json("/opt/module/data/output")
2.8.2 Parquet
**Spark SQL 的默认数据源为 Parquet 格式。**Parquet 是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。
数据源为 Parquet 文件时，Spark SQL 可以方便的执行所有的操作，不需要使用 format。
修改配置项 spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。
1) 加载数据
scala> val df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")
scala> df.show
2) 保存数据
scala> var df = spark.read.json("/opt/module/data/input/people.json")
//保存为 parquet 格式
scala> df.write.mode("append").save("/opt/module/data/output")
2.8.3 JSON
Spark SQL 能够自动推测 JSON 数据集的结构，并将它加载为一个 Dataset[Row]. 可以通过 SparkSession.read.json()去加载 JSON 文件。
注意：Spark 读取的 JSON 文件不是传统的 JSON 文件，每一行都应该是一个 JSON 串。
格式如下：
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy"， "age":30}
[{"name":"Justin"， "age":19},{"name":"Justin"， "age":19}]
1）导入隐式转换
import spark.implicits._
2）加载 JSON 文件
val path = "/opt/module/spark-local/people.json"
val peopleDF = spark.read.json(path)
3）创建临时表
peopleDF.createOrReplaceTempView("people")
4）数据查询
val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")
teenagerNamesDF.show()
+------+
| name|
+------+
|Justin|
+------+
2.8.4 CSV
Spark SQL 可以配置 CSV 文件的列表信息，读取 CSV 文件,CSV 文件的第一行设置为数据列
spark.read.format("csv").option("sep", ";").option("inferSchema",
"true").option("header", "true").load("data/user.csv")
2.8.5 MySQL
2.8.5 MySQL
Spark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。如果使用 spark-shell 操作，可在启动 shell 时指定相关的数据库驱动路径或者将相关的数据库驱动放到 spark 的类路径下。
bin/spark-shell --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar
我们这里只演示在 Idea 中通过 JDBC 对 Mysql 进行操作
1）导入依赖
2）读取数据
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object Spark03_SparkSQL_UDAF2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val session = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
import session.implicits._
// 读取MySQL数据库
val df = session.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://hadoop102:3306/test_maxwell")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("user", "root")
.option("password", "123456")
.option("dbtable", "test1")
.load()
df.show
// 保存数据到MySQL
df.write.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://hadoop102:3306/test_maxwell")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("user", "root")
.option("password", "123456")
.option("dbtable", "test3")
.mode(saveMode = "Append")
.save()
// 关闭环境
session.close()
}
}
2.8.6 Hive
Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。
若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到Spark 的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好 Hive，Spark SQL 也可以运行。 需要注意的是，如果你没有部署好 Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(如果你的 classpath 中有配好的hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本地文件系统)。
spark-shell 默认是 Hive 支持的；代码中是默认不支持的，需要手动指定（加一个参数即可）。
1）内嵌的 HIVE
如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可.
Hive 的元数据存储在 derby 中, 默认仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse
scala> spark.sql("show tables").show
。。。
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
+--------+---------+-----------+
scala> spark.sql("create table aa(id int)")
。。。
scala> spark.sql("show tables").show
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
| default| aa| false|
+--------+---------+-----------+
向表加载本地数据
scala> spark.sql("load data local inpath 'input/ids.txt' into table aa")
。。。
scala> spark.sql("select * from aa").show
+---+
| id|
+---+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
+---+
在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive
2）外部的 HIVE
如果想连接外部已经部署好的 Hive，需要通过以下几个步骤：
➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下
➢ 把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下
➢ 如果访问不到 hdfs，则需要把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下
➢ 重启 spark-shell
scala> spark.sql("show tables").show
20/04/25 22:05:14 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning
NoSuchObjectException
+--------+--------------------+-----------+
|database| tableName|isTemporary|
+--------+--------------------+-----------+
| default| emp| false|
| default|hive_hbase_emp_table| false|
| default| relevance_hbase_emp| false|
| default| staff_hive| false|
| default| ttt| false|
| default| user_visit_action| false|
+--------+--------------------+-----------+
3）运行 Spark SQL CLI
Spark SQL CLI 可以很方便的在本地运行 Hive 元数据服务以及从命令行执行查询任务。在Spark 目录下执行如下命令启动 Spark SQL CLI，直接执行 SQL 语句，类似一 Hive 窗口
bin/spark-sql
4）运行 Spark beeline
Spark Thrift Server 是 Spark 社区基于 HiveServer2 实现的一个 Thrift 服务。旨在无缝兼容HiveServer2。因为 Spark Thrift Server 的接口和协议都和 HiveServer2 完全一致，因此我们部署好 Spark Thrift Server 后，可以直接使用 hive 的 beeline 访问 Spark Thrift Server 执行相关语句。Spark Thrift Server 的目的也只是取代 HiveServer2，因此它依旧可以和 Hive Metastore进行交互，获取到 hive 的元数据。
如果想连接 Thrift Server，需要通过以下几个步骤：
➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下
➢ 把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下
➢ 如果访问不到 hdfs，则需要把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下
➢ 启动 Thrift Server
sbin/start-thriftserver.sh
➢ 使用 beeline 连接 Thrift Server
bin/beeline -u jdbc:hive2://linux1:10000 -n root
5）代码操作 Hive
1）导入依赖
2）将 hive-site.xml 文件拷贝到项目的 resources 目录中，代码实现
//创建 SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession
.builder()
** .enableHiveSupport()**
.master("local[*]")
.appName("sql")
.getOrCreate()
**注意：在开发工具中创建数据库默认是在本地仓库，通过参数修改数据库仓库的地址: **
config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://hadoop102:8020/user/hive/warehouse")
如果在执行操作时，出现如下错误：
可以代码最前面增加如下代码解决：
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")
此处的 root 改为你们自己的 hadoop 用户名称
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql._
object Spark05_SparkSQL_Hive {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")
// TODO 创建SparkSQL的运行环境
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()
** // 使用SparkSQL连接外置的Hive
// 1. 拷贝Hive-size.xml文件到classpath下
// 2. 启用Hive的支持
// 3. 增加对应的依赖关系（包含MySQL驱动）**
spark.sql("show tables").show
// TODO 关闭环境
spark.close()
}
}
第3章 SparkSQL 项目实战
3.1 数据准备
我们这次 Spark-sql 操作中所有的数据均来自 Hive，首先在 Hive 中创建表,，并导入数据。
一共有 3 张表： 1 张用户行为表，1 张城市表，1 张产品表
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql._
object SparkSQL_hive {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "lucas")
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()
spark.sql("use db_hive1")
// 准备数据
spark.sql(
"""
|CREATE TABLE `user_visit_action`(
| `date` string,
| `user_id` bigint,
| `session_id` string,
| `page_id` bigint,
| `action_time` string,
| `search_keyword` string,
| `click_category_id` bigint,
| `click_product_id` bigint,
| `order_category_ids` string,
| `order_product_ids` string,
| `pay_category_ids` string,
| `pay_product_ids` string,
| `city_id` bigint)
|row format delimited fields terminated by '\t'
""".stripMargin)
spark.sql(
"""
|load data local inpath 'datas/user_visit_action.txt' into table db_hive1.user_visit_action
""".stripMargin)
spark.sql(
"""
|CREATE TABLE `product_info`(
| `product_id` bigint,
| `product_name` string,
| `extend_info` string)
|row format delimited fields terminated by '\t'
""".stripMargin)
spark.sql(
"""
|load data local inpath 'datas/product_info.txt' into table db_hive1.product_info
""".stripMargin)
spark.sql(
"""
|CREATE TABLE `city_info`(
| `city_id` bigint,
| `city_name` string,
| `area` string)
|row format delimited fields terminated by '\t'
""".stripMargin)
spark.sql(
"""
|load data local inpath 'datas/city_info.txt' into table db_hive1.city_info
""".stripMargin)
spark.sql("""select * from city_info""").show
spark.close()
}
}
3.2 需求：各区域热门商品 Top3
3.2.1 需求简介
这里的热门商品是从点击量的维度来看的，计算各个区域前三大热门商品，并备注上每个商品在主要城市中的分布比例，超过两个城市用其他显示。
例如：
3.2.2 需求分析
➢ 查询出来所有的点击记录，并与 city_info 表连接，得到每个城市所在的地区，与Product_info 表连接得到产品名称
➢ 按照地区和商品 id 分组，统计出每个商品在每个地区的总点击次数
➢ 每个地区内按照点击次数降序排列
➢ 只取前三名
➢ 城市备注需要自定义 UDAF 函数
3.2.3 功能实现
➢ 连接三张表的数据，获取完整的数据（只有点击）
➢ 将数据根据地区，商品名称分组
➢ 统计商品点击次数总和,取 Top3
➢ 实现自定义聚合函数显示备注
第一阶段写好sql语句完成部分功能
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql._
object SparkSQL_hive_1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "lucas")
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()
spark.sql("use db_hive1")
spark.sql(
"""
|select
| *
|from (
| select
| *,
| rank() over( partition by area order by clickCnt desc ) as rank
| from (
| select
| area,
| product_name,
| count(*) as clickCnt
| from (
| select
| a.*,
| p.product_name,
| c.area,
| c.city_name
| from user_visit_action a
| join product_info p on a.click_product_id = p.product_id
| join city_info c on a.city_id = c.city_id
| where a.click_product_id > -1
| ) t1 group by area, product_name
| ) t2
|) t3 where rank <= 3
""".stripMargin).show
spark.close()
}
}
自定义UDAF函数，完善功能
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.ListBuffer
object SparkSQL_hive_2 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "lucas")
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()
spark.sql("use db_hive1")
// 查询基本数据
spark.sql(
"""
| select
| a.*,
| p.product_name,
| c.area,
| c.city_name
| from user_visit_action a
| join product_info p on a.click_product_id = p.product_id
| join city_info c on a.city_id = c.city_id
| where a.click_product_id > -1
""".stripMargin).createOrReplaceTempView("t1")
// 根据区域，商品进行数据聚合
spark.udf.register("cityRemark", functions.udaf(new CityRemarkUDAF()))
spark.sql(
"""
| select
| area,
| product_name,
| count(*) as clickCnt,
| cityRemark(city_name) as city_remark
| from t1 group by area, product_name
""".stripMargin).createOrReplaceTempView("t2")
// 区域内对点击数量进行排行
spark.sql(
"""
| select
| *,
| rank() over( partition by area order by clickCnt desc ) as rank
| from t2
""".stripMargin).createOrReplaceTempView("t3")
// 取前3名
spark.sql(
"""
| select
| *
| from t3 where rank <= 3
""".stripMargin).show(false)
spark.close()
}
case class Buffer( var total : Long, var cityMap:mutable.Map[String, Long] )
// 自定义聚合函数：实现城市备注功能
// 1. 继承Aggregator, 定义泛型
// IN ： 城市名称
// BUF : Buffer =>【总点击数量，Map[（city, cnt）, (city, cnt)]】
// OUT : 备注信息
// 2. 重写方法（6）
class CityRemarkUDAF extends Aggregator[String, Buffer, String]{
// 缓冲区初始化
override def zero: Buffer = {
Buffer(0, mutable.Map[String, Long]())
}
// 更新缓冲区数据
override def reduce(buff: Buffer, city: String): Buffer = {
buff.total += 1
val newCount = buff.cityMap.getOrElse(city, 0L) + 1
buff.cityMap.update(city, newCount)
buff
}
// 合并缓冲区数据
override def merge(buff1: Buffer, buff2: Buffer): Buffer = {
buff1.total += buff2.total
val map1 = buff1.cityMap
val map2 = buff2.cityMap
// 两个Map的合并操作
// buff1.cityMap = map1.foldLeft(map2) {
// case ( map, (city, cnt) ) => {
// val newCount = map.getOrElse(city, 0L) + cnt
// map.update(city, newCount)
// map
// }
// }
map2.foreach{
case (city , cnt) => {
val newCount = map1.getOrElse(city, 0L) + cnt
map1.update(city, newCount)
}
}
buff1.cityMap = map1
buff1
}
// 将统计的结果生成字符串信息
override def finish(buff: Buffer): String = {
val remarkList = ListBuffer[String]()
val totalcnt = buff.total
val cityMap = buff.cityMap
// 降序排列
val cityCntList = cityMap.toList.sortWith(
(left, right) => {
left._2 > right._2
}
).take(2)
val hasMore = cityMap.size > 2
var rsum = 0L
cityCntList.foreach{
case ( city, cnt ) => {
val r = cnt * 100 / totalcnt
remarkList.append(s"${city} ${r}%")
rsum += r
}
}
if ( hasMore ) {
remarkList.append(s"其他 ${100 - rsum}%")
}
remarkList.mkString(", ")
}
override def bufferEncoder: Encoder[Buffer] = Encoders.product
override def outputEncoder: Encoder[String] = Encoders.STRING
}
}
参考链接
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