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一#xff0c;RDD#xff0c;DataFrame和DataSet对比
二#xff0c;创建DataFrame 本节将介绍SparkSQL编程基本概念和基本用法。
不同于RDD编程的命令式编程范式#xff0c;SparkSQL编程是一种声明式编程范式#xff0c;我们可以通过SQL语句或者调用DataFrame的相…
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一RDDDataFrame和DataSet对比
二创建DataFrame 本节将介绍SparkSQL编程基本概念和基本用法。
不同于RDD编程的命令式编程范式SparkSQL编程是一种声明式编程范式我们可以通过SQL语句或者调用DataFrame的相关API描述我们想要实现的操作。
然后Spark会将我们的描述进行语法解析找到相应的执行计划并对其进行流程优化然后调用相应基础命令进行执行。
我们使用pyspark进行RDD编程时在Excutor上跑的很多时候就是Python代码当然少数时候也会跑java字节码。
但我们使用pyspark进行SparkSQL编程时在Excutor上跑的全部是java字节码pyspark在Driver端就将相应的Python代码转换成了java任务然后放到Excutor上执行。
因此使用SparkSQL的编程范式进行编程我们能够取得几乎和直接使用scala/java进行编程相当的效率(忽略语法解析时间差异)。此外SparkSQL提供了非常方便的数据读写API我们可以用它和Hive表HDFSmysql表CassandraHbase等各种存储媒介进行数据交换。
美中不足的是SparkSQL的灵活性会稍差一些其默认支持的数据类型通常只有Int,Long,Float,Double,String,Boolean 等这些标准SQL数据类型, 类型扩展相对繁琐。对于一些较为SQL中不直接支持的功能通常可以借助于用户自定义函数(UDF)来实现如果功能更加复杂则可以转成RDD来进行实现。
#SparkSQL的许多功能封装在SparkSession的方法接口中spark SparkSession.builder \.appName(test) \.config(master,local[4]) \.enableHiveSupport() \.getOrCreate()sc spark.sparkContext
一RDDDataFrame和DataSet对比
DataFrame参照了Pandas的思想在RDD基础上增加了schma能够获取列名信息。
DataSet在DataFrame基础上进一步增加了数据类型信息可以在编译时发现类型错误。
DataFrame可以看成DataSet[Row]两者的API接口完全相同。
DataFrame和DataSet都支持SQL交互式查询可以和 Hive无缝衔接。
DataSet只有Scala语言和Java语言接口中才支持在Python和R语言接口只支持DataFrame。
DataFrame数据结构本质上是通过RDD来实现的但是RDD是一种行存储的数据结构而DataFrame是一种列存储的数据结构。
二创建DataFrame
1通过toDF方法转换成DataFrame
可以将RDD用toDF方法转换成DataFrame
#将RDD转换成DataFrame
rdd sc.parallelize([(LiLei,15,88),(HanMeiMei,16,90),(DaChui,17,60)])
df rdd.toDF([name,age,score])
df.show()
df.printSchema()-----------------
| name|age|score|
-----------------
| LiLei| 15| 88|
|HanMeiMei| 16| 90|
| DaChui| 17| 60|
-----------------root|-- name: string (nullable true)|-- age: long (nullable true)|-- score: long (nullable true)
2, 通过createDataFrame方法将Pandas.DataFrame转换成pyspark中的DataFrame
import pandas as pd pdf pd.DataFrame([(LiLei,18),(HanMeiMei,17)],columns [name,age])
df spark.createDataFrame(pdf)
df.show()------------
| name|age|
------------
| LiLei| 18|
|HanMeiMei| 17|
------------# 也可以对列表直接转换
values [(LiLei,18),(HanMeiMei,17)]
df spark.createDataFrame(values,[name,age])
df.show()------------
| name|age|
------------
| LiLei| 18|
|HanMeiMei| 17|
------------
3, 通过createDataFrame方法指定schema动态创建DataFrame
可以通过createDataFrame的方法指定rdd和schema创建DataFrame。
这种方法比较繁琐但是可以在预先不知道schema和数据类型的情况下在代码中动态创建DataFrame.
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import Row
from datetime import datetimeschema StructType([StructField(name, StringType(), nullable False),StructField(score, IntegerType(), nullable True),StructField(birthday, DateType(), nullable True)])rdd sc.parallelize([Row(LiLei,87,datetime(2010,1,5)),Row(HanMeiMei,90,datetime(2009,3,1)),Row(DaChui,None,datetime(2008,7,2))])dfstudent spark.createDataFrame(rdd, schema)dfstudent.show()------------------------
| name|score| birthday|
------------------------
| LiLei| 87|2010-01-05|
|HanMeiMei| 90|2009-03-01|
| DaChui| null|2008-07-02|
------------------------
4通过读取文件创建
可以读取json文件csv文件hive数据表或者mysql数据表得到DataFrame。
#读取json文件生成DataFrame
df spark.read.json(data/people.json)
df.show()-----------
| age| name|
-----------
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
-----------#读取csv文件
df spark.read.option(header,true) \.option(inferSchema,true) \.option(delimiter, ,) \.csv(data/iris.csv)
df.show(5)
df.printSchema()-----------------------------------------------
|sepallength|sepalwidth|petallength|petalwidth|label|
-----------------------------------------------
| 5.1| 3.5| 1.4| 0.2| 0|
| 4.9| 3.0| 1.4| 0.2| 0|
| 4.7| 3.2| 1.3| 0.2| 0|
| 4.6| 3.1| 1.5| 0.2| 0|
| 5.0| 3.6| 1.4| 0.2| 0|
-----------------------------------------------
only showing top 5 rowsroot|-- sepallength: double (nullable true)|-- sepalwidth: double (nullable true)|-- petallength: double (nullable true)|-- petalwidth: double (nullable true)|-- label: integer (nullable true)#读取csv文件
df spark.read.format(com.databricks.spark.csv) \.option(header,true) \.option(inferSchema,true) \.option(delimiter, ,) \.load(data/iris.csv)
df.show(5)
df.printSchema()-----------------------------------------------
|sepallength|sepalwidth|petallength|petalwidth|label|
-----------------------------------------------
| 5.1| 3.5| 1.4| 0.2| 0|
| 4.9| 3.0| 1.4| 0.2| 0|
| 4.7| 3.2| 1.3| 0.2| 0|
| 4.6| 3.1| 1.5| 0.2| 0|
| 5.0| 3.6| 1.4| 0.2| 0|
-----------------------------------------------
only showing top 5 rowsroot|-- sepallength: double (nullable true)|-- sepalwidth: double (nullable true)|-- petallength: double (nullable true)|-- petalwidth: double (nullable true)|-- label: integer (nullable true)#读取parquet文件
df spark.read.parquet(data/users.parquet)
df.show()#读取hive数据表生成DataFramespark.sql(CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive)
spark.sql(LOAD DATA LOCAL INPATH data/kv1.txt INTO TABLE src)
df spark.sql(SELECT key, value FROM src WHERE key 10 ORDER BY key)
df.show(5)#读取mysql数据表生成DataFrameurl jdbc:mysql://localhost:3306/test
df spark.read.format(jdbc) \.option(url, url) \.option(dbtable, runoob_tbl) \.option(user, root) \.option(password, 0845) \.load()\
df.show()
