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sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询

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Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。

可以参考,Scala提供的DataFrame API。本文将使用SparkSession进行操作。

一、DataFrame对象的生成

val ss = SparkSession.builder()
          .appName("ta")
          .master("local[4]")
          .config("spark.mongodb.input.uri","mongodb://username:password@192.168.1.3:27017/log.")
          .config("spark.mongodb.output.uri","mongodb://username:password@192.168.1.3:27017/log")          .config("es.index.auto.create", "true")
          .config("es.nodes","192.168.1.1")
          .config("es.port","9200")
          .getOrCreate()

1.读写mysql数据   

val url = "jdbc:mysql://m000:3306/test" 
  val jdbcDF = ss.read.format( "jdbc" ).options(Map( "url" -> url,"user" -> "xxx","password" -> "xxx", "dbtable" -> "xxx" )).load()  data2DF.write.mode("overwrite").format("jdbc").options(Map("url" ->url, "dbtable" -> "TableName")).save()

2.读写SqlServer数据   

 

val sqlUrl="jdbc:sqlserver://192.168.1.3:1433;DatabaseName=mytable;username=xxxx;password=xxx"
  val data2DF = ss.read.format("jdbc").options( Map("url" -> sqlsUrl, "dbtable" -> "TableName")).load()   data2DF.write.mode("overwrite").format("jdbc").options(Map("url" ->sqlUrl, "dbtable" -> "TableName")).save()

3.读写MongoDB数据

 

import com.mongodb.spark._
  import com.mongodb.spark.config.ReadConfig


  读取
    

val data1DF = MongoSpark.load(ss, ReadConfig(Map("collection" -> "TableName"), Some(ReadConfig(ss))))
    val data2=ss.sparkContext.loadFromMongoDB(ReadConfig(Map("uri" -> readUrl))).toDF()


    第一种方式适用于读取同一个库中的数据,当在不同库中读取数据时,可以使用第二种
   

MongoSpark.save(datas.write.option("collection", "documentName").mode("append"))

4.读写ES数据

import org.elasticsearch.spark.sql._
  ss.esDF("/spark_applog/applog")
  df.saveToEs("/spark_applog/applog")

二、DataFrame对象上Action操作

1、show:展示数据

  以表格的形式在输出中展示jdbcDF中的数据,类似于select * from spark_sql_test的功能。 
  show方法有四种调用方式,分别为, 
(1)show 
  只显示前20条记录。且过长的字符串会被截取
  示例:jdbcDF.show

(2)show(numRows: Int)

  显示numRows条 
  示例:jdbcDF.show(3)

(3)show(truncate: Boolean) 
  是否截取20个字符,默认为true。 
  示例:jdbcDF.show(false)  

(4)show(numRows: Int, truncate: Int) 
  显示记录条数,以及截取字符个数,为0时表示不截取
  示例:jdbcDF.show(3, 0)

2、collect:获取所有数据到数组

  不同于前面的show方法,这里的collect方法会将jdbcDF中的所有数据都获取到,并返回一个Array对象。

jdbcDF.collect()

  结果数组包含了jdbcDF的每一条记录,每一条记录由一个GenericRowWithSchema对象来表示,可以存储字段名及字段值。 

3、collectAsList:获取所有数据到List

  功能和collect类似,只不过将返回结构变成了List对象,使用方法如下

jdbcDF.collectAsList()

4、describe(cols: String*):获取指定字段的统计信息

  这个方法可以动态的传入一个或多个String类型的字段名,结果仍然为DataFrame对象,用于统计数值类型字段的统计值,比如count, mean, stddev, min, max等。 
  使用方法如下,其中c1字段为字符类型,c2字段为整型,c4字段为浮点型

jdbcDF .describe("c1" , "c2", "c4" ).show()

  结果如下, 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_数据,第1张

5、first, head, take, takeAsList:获取若干行记录

  这里列出的四个方法比较类似,其中 
  (1)first获取第一行记录 
  (2)head获取第一行记录,head(n: Int)获取前n行记录 
  (3)take(n: Int)获取前n行数据 
  (4)takeAsList(n: Int)获取前n行数据,并以List的形式展现 
  以Row或者Array[Row]的形式返回一行或多行数据。firsthead功能相同。 
  taketakeAsList方法会将获得到的数据返回到Driver端,所以,使用这两个方法时需要注意数据量,以免Driver发生OutOfMemoryError

  使用和结果略。

三、DataFrame对象上的条件查询和join等操作

  以下返回为DataFrame类型的方法,可以连续调用。

1、where条件相关

(1)where(conditionExpr: String):SQL语言中where关键字后的条件 
  传入筛选条件表达式,可以用andor。得到DataFrame类型的返回结果, 
  示例:

jdbcDF .where("id = 1 or c1 = 'b'" ).show()

  结果, 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_数据_02,第2张

(2)filter:根据字段进行筛选 
  传入筛选条件表达式,得到DataFrame类型的返回结果。和where使用条件相同 
  示例:jdbcDF .filter("id = 1 or c1 = 'b'" ).show()

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_bc_03,第3张

2、查询指定字段

(1)select:获取指定字段值 
  根据传入的String类型字段名,获取指定字段的值,以DataFrame类型返回 
  示例:

jdbcDF.select( "id" , "c3" )

  还有一个重载的select方法,不是传入String类型参数,而是传入Column类型参数。可以实现select id, id+1 from test这种逻辑。

jdbcDF.select(jdbcDF( "id" ), jdbcDF( "id") + 1 ).show( false)

  结果: 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_字段_04,第4张

  能得到Column类型的方法是apply以及col方法,一般用apply方法更简便。

(2)selectExpr:可以对指定字段进行特殊处理 
  可以直接对指定字段调用UDF函数,或者指定别名等。传入String类型参数,得到DataFrame对象。 
  示例,查询id字段,c3字段取别名timec4字段四舍五入:

jdbcDF .selectExpr("id" , "c3 as time" , "round(c4)" ).show(false)

  结果, 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_bc_05,第5张

(3)col:获取指定字段 
  只能获取一个字段,返回对象为Column类型。 
  val idCol = jdbcDF.col(“id”)

(4)apply:获取指定字段 
  只能获取一个字段,返回对象为Column类型 
  示例:

val idCol1 = jdbcDF.apply("id")
val idCol2 = jdbcDF("id")

(5)drop:去除指定字段,保留其他字段 
  返回一个新的DataFrame对象,其中不包含去除的字段,一次只能去除一个字段。 
  示例:

jdbcDF.drop("id")
jdbcDF.drop(jdbcDF("id"))

3、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takehead不同的是,limit方法不是Action操作。

jdbcDF.limit(3)

4、order by

(1)orderBysort:按指定字段排序,默认为升序 
  示例1,按指定字段排序。加个-表示降序排序。sortorderBy使用方法相同

jdbcDF.orderBy(- jdbcDF("c4")).show(false) 只能对数字类型和日期类型生效
// 或者
jdbcDF.orderBy(jdbcDF("c4").desc).show(false)

  结果, 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_bc_06,第6张

 

(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。

5、group by

(1)groupBy:根据字段进行group by操作 
  groupBy方法有两种调用方式,可以传入String类型的字段名,也可传入Column类型的对象。 
  使用方法如下,

jdbcDF .groupBy("c1" )
jdbcDF.groupBy( jdbcDF( "c1"))

(2)cuberollup:group by的扩展 

  功能类似于SQL中的group by cube/rollup

  原表:

    

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_字段_07,第7张

  cube:       mst.cube("name","class").sum("score").show()

    

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_bc_08,第8张

  rollup:  mst.rollup("name","class").sum("score").show()

    

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(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
      运行结果示例: 
      count 
      
  • sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_bc_10,第10张

  •   max 
      
  • sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_数据_11,第11张

  •   这里面比较复杂的是以下两个方法, 
    agg,该方法和下面介绍的类似,可以用于对指定字段进行聚合操作。

   pivot

6、distinct

(1)distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 
  返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 
  示例:

jdbcDF.distinct()

  结果, 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_bc_12,第12张

(2)dropDuplicates:根据指定字段去重 
  根据指定字段去重。类似于select distinct a, b操作 
  示例:

jdbcDF.dropDuplicates(Seq("c1"))

  结果: 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_字段_13,第13张

7、聚合

  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。 
  以下示例其中最简单直观的一种用法,对id字段求最大值,对c4字段求和。

jdbcDF.agg("id" -> "max", "c4" -> "sum")

  结果: 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_字段_14,第14张

8、union

  union方法:对两个DataFrame进行合并
  示例:

jdbcDF.union(jdbcDF.limit(1))

  结果: 

  

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9、join

  重点来了。在SQL语言中用得很多的就是join操作,DataFrame中同样也提供了join的功能。 
  接下来隆重介绍join方法。在DataFrame中提供了六个重载的join方法。 
(1)、笛卡尔积

joinDF1.join(joinDF2)

(2)、using一个字段形式 
  下面这种join类似于a join b using column1的形式,需要两个DataFrame中有相同的一个列名,

joinDF1.join(joinDF2, "id")

(3)、using多个字段形式 
  除了上面这种using一个字段的情况外,还可以using多个字段,如下

joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name"))

(4)、指定join类型 
  在上面的using多个字段的join情况下,可以写第三个String类型参数,指定join的类型,如下所示

inner:内连

outer,full,full_outer:全连

left, left_outer:左连

right,right_outer:右连

left_semi:过滤出joinDF1中和joinDF2共有的部分

left_anti:过滤出joinDF1中joinDF2没有的部分

joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name"), "inner")

(5)、使用Column类型来join 
  如果不用using模式,灵活指定join字段的话,可以使用如下形式

joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1("id" ) === joinDF2( "t1_id"))

  结果如下, 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_bc_16,第16张

(6)、在指定join字段同时指定join类型 
  如下所示

joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1("id" ) === joinDF2( "t1_id"), "inner")

10、获取指定字段统计信息

  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。 
  下面代码演示根据c4字段,统计该字段值出现频率在30%以上的内容。在jdbcDF中字段c1的内容为"a, b, a, c, d, b"。其中ab出现的频率为2 / 6,大于0.3

jdbcDF.stat.freqItems(Seq ("c1") , 0.3).show()

  结果如下: 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_数据_17,第17张

11、获取两个DataFrame中共有的记录

  intersect方法可以计算出两个DataFrame中相同的记录,

jdbcDF.intersect(jdbcDF.limit(1)).show(false)

  结果如下: 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_bc_18,第18张

12、获取一个DataFrame中有另一个DataFrame中没有的记录

  示例:

jdbcDF.except(jdbcDF.limit(1)).show(false)

  结果如下, 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_字段_19,第19张

13、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。下面示例中将jdbcDF中的id字段重命名为idx

jdbcDF.withColumnRenamed( "id" , "idx" )

  结果如下: 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_数据_20,第20张

(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。 
  以下代码往jdbcDF中新增一个名为id2的列,

jdbcDF.withColumn("id2", jdbcDF("id")).show( false)

  结果如下, 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_字段_21,第21张

14、行转列

  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 
  下面代码中,根据c3字段中的空格将字段内容进行分割,分割的内容存储在新的字段c3_中,如下所示

jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String => time.split( " " )}

  结果如下, 

  

sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询,sparksql如何查询stuct数据类型 spark sql 子查询_字段_22,第22张




https://www.xamrdz.com/lan/5ut1934116.html

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