什么是SparkSql?

• SparkSql作用
  主要用于用于处理结构化数据，底层就是将SQL语句转成RDD执行
• SparkSql的数据抽象
  1.DataFrame
  2.DataSet

SparkSession

在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：

• 一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；
• 一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。

SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。

SparkSession内部封装了SparkContext，所以计算实际上是由SparkContext完成的。当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。

引入依赖

    <dependencies>

        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>4.12</version>
            <scope>compile</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>

    </dependencies>

创建SparkSession

导包

import org.apache.spark.sql.SparkSession

SparkSession 构造器

@Stable
class SparkSession private(
    @transient val sparkContext: SparkContext,
    @transient private val existingSharedState: Option[SharedState],
    @transient private val parentSessionState: Option[SessionState],
    @transient private[sql] val extensions: SparkSessionExtensions)
  extends Serializable with Closeable with Logging {...}

SparkSession 主构造器已被私有化，无法通过常规的new创建对象。在SparkSession伴生对象中，有个Builder类及builder方法

第一种方式：
创建Builder 对象获取SparkSession 实例

// 创建Builder实例
val builder = new spark.sql.SparkSession.Builder
// 调用getOrCreate获取 SparkSession 实例
val session: SparkSession = builder.getOrCreate()

第二种方式：
通过SparkSession调用builder()函数获取Builder的实例

// 通过调用 builder() 获取 Builder实例
val builder: SparkSession.Builder = SparkSession.builder()
// 调用getOrCreate获取 SparkSession 实例
val session: SparkSession = builder.getOrCreate()

在使用SparkContext时 可以在SparkConf指定master及appName
如：

val conf =new SparkConf().setMaster("local[4]").setAppName("test")
val sc=new SparkContext(conf)

在Builder也是可以

val builder: SparkSession.Builder = SparkSession.builder()
builder.master("local[4]")
builder.appName("test")

创建好SparkSession就可以开始下面的工作了。

---

spark sql 编程有两种方式

• 声明式：SQL
• 命令式：DSL

声明式：SQL

使用声明式，需要注册成表注册成表的四种方式

• createOrReplaceTempView：创建临时视图,如果视图已经存在则覆盖[只能在当前sparksession中使用] 【重点】

• createTempView: 创建临时视图，如果视图已经存在则报错[只能在当前sparksession中使用]

示例：
注册成表；viewName指定表名

 df.createGlobalTempView(viewName="表名")

编写sql

sparksession.sql("sql语句")

案例：

@Test
  def sparkSqlBySql(): Unit ={
    val female=List(
      Student(2,"绣花",16,"女",1),
      Student(5,"翠花",19,"女",2),
      Student(9,"王菲菲",20,"女",1),
      Student(11,"小惠",23,"女",1),
      Student(12,"梦雅",25,"女",3)
    )

    val boys=List(
      Student(1,"张三",18,"男",3),
      Student(3,"李四",18,"男",2),
      Student(4,"王五",18,"男",2),
      Student(7,"张鹏",14,"男",1),
      Student(8,"刘秀",13,"男",2),
      Student(10,"乐乐",21,"男",1)
    )

    // 导入隐式转换
    import sparkSession.implicits._

    val femaleDf: DataFrame = female.toDF()
    val boysDf: DataFrame = boys.toDF()

    //合并
    val unionAll=femaleDf.unionAll(boysDf)


    // 注册成表
    unionAll.createOrReplaceTempView(viewName = "student")


    //编写sql

    // 统计男女人数
    sparkSession.sql(
      """
        |select sex,count(*) sex_count from student
        |group by sex
        |""".stripMargin).show()

  }

+---+---------+
|sex|sex_count|
+---+---------+
| 男|        6|
| 女|        5|
+---+---------+

也可以支持开窗

    // 统计男女人数
    sparkSession.sql(
      """
        |select *,row_number() over(partition by sex order by age)as rn from student
        |""".stripMargin).show()

+---+------+---+---+-------+---+
| id|  name|age|sex|classId| rn|
+---+------+---+---+-------+---+
|  8|  刘秀| 13| 男|      2|  1|
|  7|  张鹏| 14| 男|      1|  2|
|  1|  张三| 18| 男|      3|  3|
|  3|  李四| 18| 男|      2|  4|
|  4|  王五| 18| 男|      2|  5|
| 10|  乐乐| 21| 男|      1|  6|
|  2|  绣花| 16| 女|      1|  1|
|  5|  翠花| 19| 女|      2|  2|
|  9|王菲菲| 20| 女|      1|  3|
| 11|  小惠| 23| 女|      1|  4|
| 12|  梦雅| 25| 女|      3|  5|
+---+------+---+---+-------+---+

---

• createOrReplaceGlobalTempView： 创建全局视图，如果视图已经存在则覆盖[能够在多个sparksession中使用]

• createGlobalTempView： 创建全局视图，如果视图已经存在则报错[能够在多个sparksession中使用]

注意：使用createOrReplaceGlobalTempView、createGlobalTempView创建的表后续查询的时候必须通过 global_temp.表名 方式使用

    // 统计男女人数
    sparkSession.sql(
      """
        |select *,row_number() over(partition by sex order by age)as rn from global_temp.student
        |""".stripMargin).show()

    // 获取一个新的sparkSession
    val sparkSession2: SparkSession = sparkSession.newSession()
    sparkSession2.sql(
      """
        |select *,row_number() over(partition by sex order by age)as rn from global_temp.student
        |""".stripMargin).show()

结果都是一样，略...

---

命令式：DSL

通过算子操作数据
参考：https://blog.csdn.net/dabokele/article/details/52802150

DataFrame对象上Action操作

1. show：展示数据
2. collect：获取所有数据到数组
3. collectAsList：获取所有数据到List
4. describe(cols: String*)：获取指定字段的统计信息
5. first, head, take, takeAsList：获取若干行记录

DataFrame对象上的条件查询和join等操作

• where条件相关
  1.where(conditionExpr: String)：SQL语言中where关键字后的条件
  2.filter：根据字段进行筛选
• 查询指定字段
  1.select：获取指定字段值
  2.electExpr：可以对指定字段进行特殊处理
  3.col：获取指定字段
  4.apply：获取指定字段
  5.drop：去除指定字段，保留其他字段
• 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。
• order by
  1.orderBy和sort：按指定字段排序，默认为升序
  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。
• group by
  1.groupBy：根据字段进行group by操作
  2.cube和rollup：group by的扩展
  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
• distinct
  1.distinct：返回一个不包含重复记录的DataFrame
  2.dropDuplicates：根据指定字段去重
• 聚合
  1.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。
• union
  1.unionAll方法：对两个DataFrame进行组合
• join
  1.笛卡尔积
  2.using一个字段形式
  3.using多个字段形式
  4.指定join类型
  5.使用Column类型来join
  6.在指定join字段同时指定join类型
• 获取指定字段统计信息
  1.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。
• 获取两个DataFrame中共有的记录
  1.intersect方法可以计算出两个DataFrame中相同的记录，
• 获取一个DataFrame中有另一个DataFrame中没有的记录
  1.使用 except
• 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
  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。
• 行转列
  1.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
• 其他操作
  API中还有na, randomSplit, repartition, alias, as方法。