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   2年前 (2017-06-27)  Sql |   抢沙发  21 
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  Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考,Scala提供的DataFrame API。

  本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现。

一、DataFrame对象的生成

  Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象。本文将以MySQL数据库为数据源,生成DataFrame对象后进行相关的DataFame之上的操作。
  文中生成DataFrame的代码如下:

object DataFrameOperations {
def main (args: Array[String ]) {
val sparkConf = new SparkConf().setAppName( "Spark SQL DataFrame Operations").setMaster( "local[2]" )
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)

val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
val url = "jdbc:mysql://m000:3306/test"

val jdbcDF = sqlContext.read.format( "jdbc" ).options(
Map( "url" - url,
"user" - "root",
"password" - "root",
"dbtable" - "spark_sql_test" )).load()

val joinDF1 = sqlContext.read.format( "jdbc" ).options(
Map("url" - url ,
"user" - "root",
"password" - "root",
"dbtable" - "spark_sql_join1" )).load()

val joinDF2 = sqlContext.read.format( "jdbc" ).options(
Map ( "url" - url ,
"user" - "root",
"password" - "root",
"dbtable" - "spark_sql_join2" )).load()

... ...
}
}

  后续代码都在上面... ...处。

二、DataFrame对象上Action操作

1、show:展示数据

  以表格的形式在输出中展示jdbcDF中的数据,类似于select * from spark_sql_test的功能。
  show方法有四种调用方式,分别为,
(1)show
  只显示前20条记录。
  示例:

jdbcDF.show

  结果:
  

(2)show(numRows: Int)
  显示numRows条
  示例:

jdbcDF.show(3)

  结果:
  

(3)show(truncate: Boolean)
  是否最多只显示20个字符,默认为true。
  示例:

jdbcDF.show(true)
jdbcDF.show(false)

  结果:
  

(4)show(numRows: Int, truncate: Boolean)
  综合前面的显示记录条数,以及对过长字符串的显示格式。
  示例:

jdbcDF.show(3, false)

  结果:
  

2、collect:获取所有数据到数组

  不同于前面的show方法,这里的collect方法会将jdbcDF中的所有数据都获取到,并返回一个Array对象。

jdbcDF.collect()

  结果如下,结果数组包含了jdbcDF的每一条记录,每一条记录由一个GenericRowWithSchema对象来表示,可以存储字段名及字段值。
  

3、collectAsList:获取所有数据到List

  功能和collect类似,只不过将返回结构变成了List对象,使用方法如下

jdbcDF.collectAsList()

  结果如下,
  

4、describe(cols: String*):获取指定字段的统计信息

  这个方法可以动态的传入一个或多个String类型的字段名,结果仍然为DataFrame对象,用于统计数值类型字段的统计值,比如count, mean, stddev, min, max等。
  使用方法如下,其中c1字段为字符类型,c2字段为整型,c4字段为浮点型

jdbcDF .describe("c1" , "c2", "c4" ).show()

  结果如下,
  

5、first, head, take, takeAsList:获取若干行记录

  这里列出的四个方法比较类似,其中
  (1)first获取第一行记录
  (2)head获取第一行记录,head(n: Int)获取前n行记录
  (3)take(n: Int)获取前n行数据
  (4)takeAsList(n: Int)获取前n行数据,并以List的形式展现
  以Row或者Array[Row]的形式返回一行或多行数据。first和head功能相同。
  take和takeAsList方法会将获得到的数据返回到Driver端,所以,使用这两个方法时需要注意数据量,以免Driver发生OutOfMemoryError

  使用和结果略。

二、DataFrame对象上的条件查询和join等操作

  以下返回为DataFrame类型的方法,可以连续调用。

1、where条件相关

(1)where(conditionExpr: String):SQL语言中where关键字后的条件
  传入筛选条件表达式,可以用and和or。得到DataFrame类型的返回结果,
  示例:

jdbcDF .where("id = 1 or c1 = 'b'" ).show()

  结果,
  

(2)filter:根据字段进行筛选
  传入筛选条件表达式,得到DataFrame类型的返回结果。和where使用条件相同
  示例:

jdbcDF .filter("id = 1 or c1 = 'b'" ).show()

  结果,
  

2、查询指定字段

(1)select:获取指定字段值
  根据传入的String类型字段名,获取指定字段的值,以DataFrame类型返回
  示例:

jdbcDF.select( "id" , "c3" ).show( false)

  结果:
  

  还有一个重载的select方法,不是传入String类型参数,而是传入Column类型参数。可以实现select id, id+1 from test这种逻辑。

jdbcDF.select(jdbcDF( "id" ), jdbcDF( "id") + 1 ).show( false)

  结果:
  

  能得到Column类型的方法是apply以及col方法,一般用apply方法更简便。

(2)selectExpr:可以对指定字段进行特殊处理
  可以直接对指定字段调用UDF函数,或者指定别名等。传入String类型参数,得到DataFrame对象。
  示例,查询id字段,c3字段取别名time,c4字段四舍五入:

jdbcDF .selectExpr("id" , "c3 as time" , "round(c4)" ).show(false)

  结果,
  

(3)col:获取指定字段
  只能获取一个字段,返回对象为Column类型。
  val idCol = jdbcDF.col(“id”)果略。

(4)apply:获取指定字段
  只能获取一个字段,返回对象为Column类型
  示例:

val idCol1 = jdbcDF.apply("id")
val idCol2 = jdbcDF("id")

  结果略。

(5)drop:去除指定字段,保留其他字段
  返回一个新的DataFrame对象,其中不包含去除的字段,一次只能去除一个字段。
  示例:

jdbcDF.drop("id")
jdbcDF.drop(jdbcDF("id"))

  结果:
  

3、limit

  limit方法获取指定DataFrame的前n行记录,得到一个新的DataFrame对象。和take与head不同的是,limit方法不是Action操作。

jdbcDF.limit(3).show( false)

  结果,
  

4、order by

(1)orderBy和sort:按指定字段排序,默认为升序
  示例1,按指定字段排序。加个-表示降序排序。sort和orderBy使用方法相同

jdbcDF.orderBy(- jdbcDF("c4")).show(false)
// 或者
jdbcDF.orderBy(jdbcDF("c4").desc).show(false)

  结果,
  

  示例2,按字段字符串升序排序

jdbcDF.orderBy("c4").show(false)

  结果,
  

(2)sortWithinPartitions
  和上面的sort方法功能类似,区别在于sortWithinPartitions方法返回的是按Partition排好序的DataFrame对象。

5、group by

(1)groupBy:根据字段进行group by操作
  groupBy方法有两种调用方式,可以传入String类型的字段名,也可传入Column类型的对象。
  使用方法如下,

jdbcDF .groupBy("c1" )
jdbcDF.groupBy( jdbcDF( "c1"))

(2)cube和rollup:group by的扩展
  功能类似于SQL中的group by cube/rollup,略。

(3)GroupedData对象
  该方法得到的是GroupedData类型对象,在GroupedData的API中提供了group by之后的操作,比如,

max(colNames: String*)方法,获取分组中指定字段或者所有的数字类型字段的最大值,只能作用于数字型字段
min(colNames: String*)方法,获取分组中指定字段或者所有的数字类型字段的最小值,只能作用于数字型字段
mean(colNames: String*)方法,获取分组中指定字段或者所有的数字类型字段的平均值,只能作用于数字型字段
sum(colNames: String*)方法,获取分组中指定字段或者所有的数字类型字段的和值,只能作用于数字型字段
count()方法,获取分组中的元素个数

  运行结果示例:
  count
  

  max
  

  这里面比较复杂的是以下两个方法,
agg,该方法和下面介绍的类似,可以用于对指定字段进行聚合操作。

pivot

6、distinct

(1)distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame
  返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。
  示例:

jdbcDF.distinct()

  结果,
  

(2)dropDuplicates:根据指定字段去重
  根据指定字段去重。类似于select distinct a, b操作
  示例:

jdbcDF.dropDuplicates(Seq("c1"))

  结果:
  

7、聚合

  聚合操作调用的是agg方法,该方法有多种调用方式。一般与groupBy方法配合使用。
  以下示例其中最简单直观的一种用法,对id字段求最大值,对c4字段求和。

jdbcDF.agg("id" - "max", "c4" - "sum")

  结果:
  

8、union

  unionAll方法:对两个DataFrame进行组合
  类似于SQL中的UNION ALL操作。
  示例:

jdbcDF.unionALL(jdbcDF.limit(1))

  结果:
  

9、join

  重点来了。在SQL语言中用得很多的就是join操作,DataFrame中同样也提供了join的功能。
  接下来隆重介绍join方法。在DataFrame中提供了六个重载的join方法。
(1)、笛卡尔积

joinDF1.join(joinDF2)

(2)、using一个字段形式
  下面这种join类似于a join b using column1的形式,需要两个DataFrame中有相同的一个列名,

joinDF1.join(joinDF2, "id")

  joinDF1和joinDF2根据字段id进行join操作,结果如下,using字段只显示一次。
  

(3)、using多个字段形式
  除了上面这种using一个字段的情况外,还可以using多个字段,如下

joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name"))

(4)、指定join类型
  两个DataFrame的join操作有inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi类型。在上面的using多个字段的join情况下,可以写第三个String类型参数,指定join的类型,如下所示

joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name"), "inner")

(5)、使用Column类型来join
  如果不用using模式,灵活指定join字段的话,可以使用如下形式

joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1("id" ) === joinDF2( "t1_id"))

  结果如下,
  

(6)、在指定join字段同时指定join类型
  如下所示

joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1("id" ) === joinDF2( "t1_id"), "inner")

10、获取指定字段统计信息

  stat方法可以用于计算指定字段或指定字段之间的统计信息,比如方差,协方差等。这个方法返回一个DataFramesStatFunctions类型对象。
  下面代码演示根据c4字段,统计该字段值出现频率在30%以上的内容。在jdbcDF中字段c1的内容为"a, b, a, c, d, b"。其中a和b出现的频率为2 / 6,大于0.3

jdbcDF.stat.freqItems(Seq ("c1") , 0.3).show()

  结果如下:
  

11、获取两个DataFrame中共有的记录

  intersect方法可以计算出两个DataFrame中相同的记录,

jdbcDF.intersect(jdbcDF.limit(1)).show(false)

  结果如下:
  

12、获取一个DataFrame中有另一个DataFrame中没有的记录

  示例:

jdbcDF.except(jdbcDF.limit(1)).show(false)

  结果如下,
  

13、操作字段名

(1)withColumnRenamed:重命名DataFrame中的指定字段名
  如果指定的字段名不存在,不进行任何操作。下面示例中将jdbcDF中的id字段重命名为idx。

jdbcDF.withColumnRenamed( "id" , "idx" )

  结果如下:
  

(2)withColumn:往当前DataFrame中新增一列
  whtiColumn(colName: String , col: Column)方法根据指定colName往DataFrame中新增一列,如果colName已存在,则会覆盖当前列。
  以下代码往jdbcDF中新增一个名为id2的列,

jdbcDF.withColumn("id2", jdbcDF("id")).show( false)

  结果如下,
  

14、行转列

  有时候需要根据某个字段内容进行分割,然后生成多行,这时可以使用explode方法
  下面代码中,根据c3字段中的空格将字段内容进行分割,分割的内容存储在新的字段c3_中,如下所示

jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String = time.split( " " )}

  结果如下,
  

15、其他操作

  API中还有na, randomSplit, repartition, alias, as方法,待后续补充。

 

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