本节主要内容如下
- DataFrame与RDD的互操作实战
- 不同数据源构建DataFrame实战
DataFrame与RDD的互操作实战
1 采用反映机制进行Schema类型推导（RDD到DataFrame的转换）
SparkSQL支持RDD到DataFrame的自动转换，实现方法是通过Case类定义表的Schema，Spark会通过反射机制读取case class的参数名并将其配置成表的列名。
//导入该语句后，RDD将会被隐式转换成DataFrame
import sqlContext.implicits._
//定义一个类为Person的Case Class作为Schema
case class Person(name: String, age: Int)
//读取文件并将数据Map成Person实例，然后转换为DataFrame，采用toDF()方法，本实例从HDFS上进行数据读取
val people = sc.textFile("/data/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)).toDF()
//将实例为peopler的DataFrame注册成表
people.registerTempTable("people")
//采用SQLContext中的sql方法执行SQL语句
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
//输出返回结果
teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)2 利用程序动态指定Schema
在某些应用场景下，我们可能并不能提前确定对应列的个数，因而case class无法进行定义，此时可以通过传入一个字符串来设置Schema信息。具体过程如下：
// 创建RDD
val people = sc.textFile("/data/people.txt")
//Schema字符串
val schemaString = "name age"
// 导入Row
import org.apache.spark.sql.Row;
//导入Spark SQL数据类型
import org.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,StringType};
//利用schemaString动态生成Schema
val schema =
StructType(
schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))
// 将people RDD转换成Rows
val rowRDD = people.map(_.split(",")).map(p => Row(p(0), p(1).trim))
// 创建DataFrame
val peopleDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
//注册成表
peopleDataFrame.registerTempTable("people")
//执行SQL语句.
val results = sqlContext.sql("SELECT name FROM people")
//打印输出
results.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)通过不同数据源创建DataFrame
前面我们创建DataFrame时，读取的是HDFS中的txt类型数据，在SparkSQL中，它支持多种数据源，主要包括JSON、Parquet等。
//读取json格式数据
val jsonFile= sqlContext.read.json("/data/people.json")
//jsonFile注册成表
jsonFile.registerTempTable("peopleJson")
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM peopleJson WHERE age >= 13 AND age <= 19")
teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
//保存为parquet格式数据
jsonFile.select("name", "age").write.format("parquet").save("/data/namesAndAges.parquet")
parquet文件目录结构如下图
//读取parquet格式数据
val parquetFile = sqlContext.read.parquet(“/data/namesAndAges.parquet”)
//parquetFile注册成表
parquetFile.registerTempTable(“parquetPerson”)
val teenagers = sqlContext.sql(“SELECT name FROM parquetPerson WHERE age >= 13 AND age <= 19”)
teenagers.map(t => “Name: ” + t(0)).collect().foreach(println)
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