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spark sql基本操作

news 来源：原创 2025/5/28 19:19:46

Spark SQL 是 Apache Spark 的一个模块，用于处理结构化数据。它允许用户使用标准的 SQL 语法来查询数据，并且可以无缝地与 Spark 的其他功能（如 DataFrame、Dataset 和 RDD）结合使用。以下是 Spark SQL 的基本使用方法和一些常见操作的介绍。

1. Spark SQL 的基本概念

（1）DataFrame

DataFrame 是 Spark SQL 中的核心数据结构，类似于传统数据库中的表。
它是一个不可变的分布式数据集合，具有结构化的列信息。
DataFrame 可以从多种数据源创建，例如 CSV 文件、JSON 文件、数据库表或 RDD。

（2）Dataset

Dataset 是 Spark 2.0 引入的一个强类型的分布式数据集合。
它结合了 RDD 的灵活性和 DataFrame 的性能优化。
Dataset 需要定义一个强类型的类来表示数据的结构。

（3）SQL 查询

Spark SQL 支持标准的 SQL 语法，允许用户使用 SQL 查询语句来操作 DataFrame 或 Dataset。
SQL 查询会被转换为 Spark 的物理执行计划，并在集群上高效执行。

2. Spark SQL 的基本使用步骤

（1）初始化 SparkSession

SparkSession 是 Spark SQL 的入口点，用于创建 DataFrame 和执行 SQL 查询。

import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark = SparkSession.builder().appName("Spark SQL Example").master("local[*]") // 使用本地模式.getOrCreate()

（2）创建 DataFrame

可以通过多种方式创建 DataFrame，例如从文件、RDD 或现有数据。

从文件创建 DataFrame

val df = spark.read.json("path/to/jsonfile.json")

从 RDD 创建 DataFrame

import spark.implicits._
val data = Seq((1, "Alice"), (2, "Bob"), (3, "Charlie"))
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)
val df = rdd.toDF("id", "name")

（3）注册临时视图

将 DataFrame 注册为一个临时视图，以便使用 SQL 查询。

df.createOrReplaceTempView("people")

（4）执行 SQL 查询

使用 spark.sql() 方法执行 SQL 查询。

val result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE id > 1")
result.show()

（5）保存查询结果

可以将查询结果保存为文件或写入数据库。

result.write.csv("path/to/outputfile.csv")

3. 常见的 Spark SQL 操作

（1）读取和写入数据

Spark SQL 支持多种数据格式，包括 CSV、JSON、Parquet 和 JDBC。

读取 CSV 文件

val csvDF = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/csvfile.csv")

写入 Parquet 文件

df.write.parquet("path/to/outputfile.parquet")

（2）数据转换和处理

使用 DataFrame API 或 SQL 语句进行数据转换和处理。

使用 DataFrame API

val filteredDF = df.filter($"id" > 1)
val groupedDF = df.groupBy("id").count()

使用 SQL 语句

spark.sql("SELECT id, COUNT(*) AS count FROM people GROUP BY id").show()

（3）连接和聚合

可以对多个 DataFrame 进行连接操作，并执行聚合查询。

连接操作

val df1 = spark.read.json("path/to/jsonfile1.json")
val df2 = spark.read.json("path/to/jsonfile2.json")
val joinedDF = df1.join(df2, df1("id") === df2("id"))

聚合查询

val aggregatedDF = df.groupBy("id").agg(sum("value").alias("total"))

4. Spark SQL 的优化技巧

（1）使用 Parquet 格式

Parquet 是一种高效的列式存储格式，适合大数据处理。使用 Parquet 可以显著提高查询性能。

df.write.parquet("path/to/outputfile.parquet")

（2）启用缓存

可以将常用的 DataFrame 缓存到内存中，以提高查询性能。

df.cache()

（3）优化查询计划

使用 explain() 方法查看查询的物理执行计划，并根据需要优化查询逻辑。

df.explain()

5. 示例代码

以下是一个完整的 Spark SQL 示例代码，展示了如何读取数据、注册视图、执行 SQL 查询并保存结果。

import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark = SparkSession.builder().appName("Spark SQL Example").master("local[*]").getOrCreate()// 从 JSON 文件创建 DataFrame
val df = spark.read.json("path/to/jsonfile.json")// 注册临时视图
df.createOrReplaceTempView("people")// 执行 SQL 查询
val result = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age > 20")// 显示查询结果
result.show()// 保存查询结果
result.write.csv("path/to/outputfile.csv")spark.stop()