1.环境说明
Hadoop 2.7.1 集群
Spark 2.0.1集群
Hive2.0.1
2. 内容简介
Spark SQL 基本操作
3. 参考文档
本节推荐阅读的理论文章：
3.1 Spark SQL and DataFrame Guide
http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html
3.2 Spark入门实战系列–Spark SQL简介
http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4723604.html
4. 基础知识
4.1 Spark SQL 是什么
Spark SQL是一个支持结构化数据处理的Spark模块。提供DataFrame作为可编程的数据抽象，可以对DataFrame执行SQL的操作。
4.2 DataFrame
DataFrame 是一个分布式的数据集，组织方式采用命名列的形式。类似于关系数据库中的一个表。可以由结构化的数据转换过来，也可以从Hive，外部数据库或者RDD转换。
DataFrame在Spark SQL中，可以使用SQL的方式进行操作，与RDD类似，也采用lazy的方式，只有动作发生时才会真正的执行计算。
DataFrame的数据来源很多样，支持JSON文件，Parquet文件，Hive表格，支持从本地文件系统，HDFS等分布式文件系统，以及S3云存储中读取数据。配合JDBC还可以支持外部关系型数据库。
5. 项目实例
使用Python实现，直接在pyspark上执行。
使用JSON文件作为数据源，创建JSON文件/home/cms/courses.json，并输入下面的内容：
{“name”:”Linux”, “type”:”basic”, “length”:10}
{“name”:”TCPIP”, “type”:”project”, “length”:15}
{“name”:”Python”, “type”:”project”, “length”:8}
{“name”:”GO”, “type”:”basic”, “length”:2}
{“name”:”Ruby”, “type”:”basic”, “length”:5}
其中每个数据项的意思：
name：课程名称
type：课程类型，包括基础课（basic），项目课（project）
length：课程长度，即包含的实验数量
打开终端，输入下面命令启动pyspark：
$ MASTER=spark://master:7077 pyspark
如果下载的是二进制版本的spark，已经在编译时添加了hive的支持。当使用spark SQL编程时，根据是否使用hive的支持，有两个不同的入口。推荐使用的入口是HiveContext，它可以提供HiveQL以及其他依赖于hive的功能支持。较为基础的是SQLContext则为支持Spark sql功能的一个子集，子集去掉了需要依赖于hive的功能。这种分离主要是为了那些可能因为引入hive的全部依赖而陷入依赖冲突的用户设计的。使用HiveContext不需要事先部署好Hive.
5.1 创建SQLContext对象
首先使用SQLContext模块，这个模块的作用是提供Spark SQL处理的功能。
在pyspark shell中逐步输入下面步骤的内容：
# 引入pyspark.sql中的SQLContext
from pyspark.sql import SQLContext
# 使用pyspark的SparkContext对象，创建SQLContext对象
sqlContext = SQLContext(sc)```
#####5.1.1 创建DataFrames对象
DataFrames对象可以由RDD创建，也可以从Hive表或JSON文件等数据源创建。
```# 创建DataFrames，指明来源自JSON文件
df = sqlContext.read.json("/home/shiyanlou/courses.json")```
#####5.1.2 打印信息
首先打印当前DataFrame里的内容：
df.show()
show()函数将打印出JSON文件中存储的数据表。
使用printSchema()函数打印数据表的Schema：
df.printSchema()
如果没有使用部署好的hive，spark SQL 会在当前目录中创建出自己的Hive元数据仓库，metastore_db
#####5.1.3 select 操作
展示所有的课程名：
df.select(“name”).show()
展示所有的课程名及课程长度：
df.select(“name”, “length”).show()
#####5.1.4 filter 操作
展示所有基础课，打印出课程名称：
df.filter(df['type'] == 'basic').select('name', 'type').show()
#####5.1.5 groupBy 和 count() 操作
计算所有基础课和项目课的数量：
df.groupBy(“type”).count().show()
#####5.1.6 执行SQL语句
首先需要将DataFrame注册为Table才可以在该表上执行SQL语句：
df.registerTempTable(‘courses’)
查询课程长度在5-10之间的课程，将返回一个新的RDD，支持所有RDD的操作，希望你还没有忘记 :) ：
coursesRDD = sqlContext.sql(“SELECT name FROM courses WHERE length >= 5 and length <= 10”)
names = coursesRDD.rdd.map(lambda p: “Name: ” + p.name)
for name in names.collect():
print name
#####5.1.7 保存 DataFrame 为其他格式
parquet 是Spark SQL读取的默认数据文件格式，我们把先前从JSON中读取的DataFrame保存为这种格式，只保存课程名称和长度两项数据：
df.select(“name”, “length”).write.save(“/tmp/courses.parquet”, format=”parquet”)
Hdfs://master:9000/tmp/courses.parquet文件夹被创建并存入课程名称和长度数据，可以查看文件夹下的内容：
####5.2创建HiveContext对象
重复上面几个步骤
from pyspark.sql import HiveContext,Row
hiveCtx=HiveContext(sc) #创建一个HiveContext对象
input=hiveCtx.read.json(“/tmp/courses.json”)
input.show()
input.printSchema()
input.filter(input[‘type’]==’basic’).select(“name”,”type”).show()
input.groupBy(“type”).count().show()
input.registerTempTable(“courses”)
coursesRDD=hiveCtx.sql(“SELECT name FROM courses WHERE length>=5 and length <=10”)
course1=coursesRDD.rdd.map(lambda x:x.name)
input.write.save(“/tmp/names.parquet”, format=”parquet”)
####5.3将普通的RDD转化为DataFrameRDD
使用createDataFrame()函数
//RDD转化为DataFramRDD
pepleRDD=sc.parallelize([Row(name=”cms”,age=24),Row(name=”yjb”,age=25),Row(name=”cmt”,age=26)])
pepledataRDD=spark.createDataFrame(pepleRDD)
pepledataRDD.registerTempTable(“peoples”)
ageRDD=hiveCtx.sql(“SELECT name,age FROM peoples WHERE age>=25”)
ageRDD.collect()
####5.4 UDF
UDF，用户自定义函数，通常用来给机构内的SQL用户们提供高级功能支持，这样这些用户就可以直接调用注册的函数而无需自己去用编程实现。
例子：一个用来计算字符串长度的非常简易的UDF
//spark SQL udf
hiveCtx.registerFunction(“strLen”,lambda x:len(x))
lenRDD=hiveCtx.sql(“SELECT strLen(name) FROM peoples”)
####5.5使用已经部署好的Hive
可用已经部署好的hive
将你的hive-site.xml文件复制到$SPARK_HOME/conf目录下，就可以使用hiveCtx.sql来查询已有的Hive表。
#####5.4.1 新建sparkSQL.py
from pyspark.sql import HiveContext
from pyspark import SparkContext, SparkConf
appName=”shashibiya”
conf=SparkConf().setAppName(appName).setMaster(“local”)
sc = SparkContext(conf=conf)
hiveCtx=HiveContext(sc)
RDD=hiveCtx.sql(“SELECT * FROM test1”) #已有的hive表
print(RDD.collect())
#####5.4.2 启动hive服务
hive –service metastore &
#####5.4.3 提交应用
提交应用的时候，如果报错，可以提交jar和hive-site.xml
spark-submit –files /home/cms/spark-2.0.1-bin-hadoop2.7/conf/hive-site.xml –jars /home/cms/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.36-bin.jar sparkSQL.py 2> error_log.txt
