SPark SQL編程初級實踐
今下午在課上沒有將實驗做完，課下進行了補充，最終完成。下面附上廈門大學數據庫實驗室中spark實驗官網提供的標準答案，以供參考。
三、實驗內容和要求
1．Spark SQL 基本操作
將下列 json 數據復制到你的 ubuntu 系統/usr/local/spark 下，並保存命名為 employee.json。 { "id":1 ,"name":" Ella","age":36 } { "id":2,"name":"Bob","age":29 }
{ "id":3 ,"name":"Jack","age":29 }
{ "id":4 ,"name":"Jim","age":28 }
{ "id":5 ,"name":"Damon" }
{ "id":5 ,"name":"Damon" }
首先為 employee.json 創建 DataFrame，並寫出 Scala 語句完成下列操作：創建 DataFrame
答案：
scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession scala> val spark=SparkSession.builder().getOrCreate() scala> import spark.implicits._
scala> val df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/test/employee.json")
(1) 查詢 DataFrame 的所有數據答案：scala> df.show()
(2) 查詢所有數據，並去除重復的數據
答案：scala> df.distinct().show()
(3) 查詢所有數據，打印時去除 id 字段
答案：scala> df.drop("id").show() (4) 篩選age>20的記錄答案：scala> df.filter(df("age") > 30 ).show()
(5) 將數據按 name 分組
答案：scala> df.groupBy("name").count().show()
(6) 將數據按 name 升序排列
答案：scala> df.sort(df("name").asc).show()
(7) 取出前 3 行數據
答案：scala> df.take(3) 或scala> df.head(3) (8) 查詢所有記錄的 name 列，並為其取別名為 username
答案：scala> df.select(df("name").as("username")).show()
(9) 查詢年齡 age 的平均值
答案：scala> df.agg("age"->"avg") (10) 查詢年齡 age 的最小值
答案：scala> df.agg("age"->"min")
2．編程實現將 RDD 轉換為 DataFrame
源文件內容如下（包含 id,name,age），將數據復制保存到 ubuntu 系統/usr/local/spark 下，命名為 employee.txt，實現從 RDD 轉換得到 DataFrame，並按 id:1,name:Ella,age:36 的格式
打印出 DataFrame 的所有數據。請寫出程序代碼。（任選一種方法即可）
1,Ella,36
2,Bob,29
3,Jack,29
答案：
假設當前目錄為/usr/local/spark/mycode/rddtodf，在當前目錄下新建一個目錄 mkdir -p src/main/scala ，然後在目錄 /usr/local/spark/mycode/rddtodf/src/main/scala 下新建一個
rddtodf.scala，復制下面代碼；（下列兩種方式任選其一）
方法一：利用反射來推斷包含特定類型對象的RDD的schema，適用對已知數據結構的RDD 轉換；
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import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder import org.apache.spark.sql.Encoder import spark.implicits._ object RDDtoDF { def main(args: Array[String]) { case class Employee(id:Long,name: String, age: Long) val employeeDF = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/employee.txt").map(_.split(",")).map(at tributes => Employee(attributes(0).trim.toInt,attributes(1), attributes(2).trim.toInt)).toDF() employeeDF.createOrReplaceTempView("employee") val employeeRDD = spark.sql("select id,name,age from employee") employeeRDD.map(t => "id:"+t(0)+","+"name:"+t(1)+","+"age:"+t(2)).show() } } |
方法二：使用編程接口，構造一個 schema 並將其應用在已知的 RDD 上。
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import org.apache.spark.sql.types._import org.apache.spark.sql.Encoder import org.apache.spark.sql.Row object RDDtoDF { def main(args: Array[String]) { val employeeRDD = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/employee.txt") val schemaString = "id name age" val fields = schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, nullable = true)) val schema = StructType(fields) val rowRDD = employeeRDD.map(_.split(",")).map(attributes => Row(attributes(0).trim, attributes(1), attributes(2).trim)) val employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) employeeDF.createOrReplaceTempView("employee") val results = spark.sql("SELECT id,name,age FROM employee") results.map(t => "id:"+t(0)+","+"name:"+t(1)+","+"age:"+t(2)).show() } } |
在目錄/usr/local/spark/mycode/rddtodf 目錄下新建 simple.sbt，復制下面代碼：
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name := "Simple Project" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core" % "2.1.0" |
在目錄/usr/local/spark/mycode/rddtodf 下執行下面命令打包程序
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/usr/local/sbt/sbt package |
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最後在目錄/usr/local/spark/mycode/rddtodf 下執行下面命令提交程序 |
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/usr/local/spark/bin/spark-submit --class " RDDtoDF /usr/local/spark/mycode/rddtodf/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar |
" |
在終端即可看到輸出結果。
3. 編程實現利用 DataFrame 讀寫 MySQL 的數據
(1) 在 MySQL 數據庫中新建數據庫 sparktest，再建表 employee，包含下列兩行數據；表 1 employee 表原有數據
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id |
name |
gender |
|
age |
|
1 |
Alice |
F |
|
22 |
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2 |
John |
M |
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25 |
答案：
mysql> create database sparktest; mysql> use sparktest;
mysql> create table employee (id int(4), name char(20), gender char(4), age int(4)); mysql> insert into employee values(1,‘Alice‘,‘F‘,22); mysql> insert into employee values(2,‘John‘,‘M‘,25);
(2) 配置 Spark通過 JDBC 連接數據庫MySQL，編程實現利用 DataFrame 插入下列數據到 MySQL，最後打印出 age 的最大值和 age 的總和。表 2 employee 表新增數據
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id |
|
name |
|
gender |
|
age |
|
3 |
|
Mary |
|
F |
|
26 |
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4 |
|
Tom |
|
M |
|
23 |
答案：假設當前目錄為/usr/local/spark/mycode/testmysql，在當前目錄下新建一個目錄 mkdir -p src/main/scala ，然後在目錄 /usr/local/spark/mycode/testmysql/src/main/scala 下新建一個 testmysql.scala，復制下面代碼；
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import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row object TestMySQL { def main(args: Array[String]) { val employeeRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array("3 Mary F 26","4 Tom M 23")).map(_.split(" ")) val schema = StructType(List(StructField("id", IntegerType, true),StructField("name", StringType, true),StructField("gender", StringType, true),StructField("age", IntegerType, true))) val rowRDD = employeeRDD.map(p => Row(p(0).toInt,p(1).trim, p(2).trim,p(3).toInt)) val employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) val prop = new Properties() prop.put("user", "root") prop.put("password", "hadoop") prop.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver") employeeDF.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest", sparktest.employee", prop) val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").optio n("dbtable","employee").option("user","root").option("password", "hadoop").load() jdbcDF.agg("age" -> "max", "age" -> "sum") } } |
在目錄/usr/local/spark/mycode/testmysql 目錄下新建 simple.sbt，復制下面代碼：
name := "Simple Project" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8"
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libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-core" % "2.1.0" |
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在目錄/usr/local/spark/mycode/testmysql 下執行下面命令打包程序 |
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/usr/local/sbt/sbt package |
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最後在目錄/usr/local/spark/mycode/testmysql 下執行下面命令提交程序 |
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/usr/local/spark/bin/spark-submit --class " TestMySQL /usr/local/spark/mycode/testmysql/target/scala-2.11/simple-project_2.11-1.0.jar |
" |
在終端即可看到輸出結果。
SPark SQL編程初級實踐