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Spark-SQL简介
一．Spark-SQL是什么
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块
二．Hive and SparkSQL
SparkSQL 的前身是 Shark，Shark是给熟悉 RDBMS 但又不理解 MapReduce 的技术人员提供的快速上手的工具
Shark 的出现，使得 SQL-on-Hadoop 的性能比 Hive 有了 10-100 倍的提高
三．Spark-SQL 特点
易整合。无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程
统一的数据访问。使用相同的方式连接不同的数据源
兼容 Hive。在已有的仓库上直接运行 SQL 或者 HQL
标准数据连接。通过 JDBC 或者 ODBC 来连接
四．DataFrame 是什么
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
五．DataSet 是什么
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
Spark-SQL核心编程（一）
一．创建 DataFrame
在 spark 的 bin/data 目录中创建 user.json 文件
{"username":"zhangsan","age":20}
{"username":"lisi","age":17}
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
读取 JSON 文件创建 DataFrame
对 DataFrame 创建一个临时表
通过 SQL 语句实现查询全表
结果展示
DSL 语法
创建一个 DataFrame
查看 DataFrame 的 Schema 信息
只查看"username"列数据
查看"username"列数据以及"age+1"数据
查看"age"大于"18"的数据
按照"age"分组，查看数据条数
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。
实际开发中，一般通过样例类将 RDD 转换为 DataFrame
sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF.show
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
创建 DataSet
使用样例类序列创建 DataSet
使用基本类型的序列创建 DataSet
。
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。
DataFrame 和 DataSet 转换
DataSet 转换为 DataFrame
RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系
Spark1.0 => RDD
Spark1.3 => DataFrame
Spark1.6 => Dataset
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
三者都有分区（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
三者的区别
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
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
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
