李林超博客

03.IDEA创建SparkSQL环境对象

Leefs 2021-07-16 PM 1170℃ 0条

# 03.IDEA创建SparkSQL环境对象

### 一、引入坐标依赖

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

在IDEA的pom.xml文件中引入以上坐标依赖，版本和SparkCore类似。

本次使用的Spark版本是3.0.0

Scala版本是2.12

### 二、创建SparkSQL程序

##### 2.1 准备工作

test.json文件数据

```json
{"username": "lisi","age": 18}
{"username": "wangwu","age": 20}
{"username": "zhangsan","age": 22}
```

![03.IDEA创建SparkSQL环境对象01.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/07/1552951396.jpg)

**2.2 搭建SparkSQL运行环境**

```scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
  * @author lilinchao
  * @date 2021/7/5
  * @description 1.0 
  **/
object Spark01_SparkSQL_Basic {

def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 创建SparkSQL的运行环境
    val SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")
    //创建SparkSession对象
    val spark = SparkSession.builder().config(SparkConf).getOrCreate()

//TODO 执行逻辑操作

//TODO 关闭环境
    spark.stop()
  }
}
```

### 三、逻辑操作

##### 3.1 DataFrame展示

```scala
//DataFrame展示
val df:DataFrame = spark.read.json("input/test.json")
df.show()
```

**运行结果**

![03.IDEA创建SparkSQL环境对象02.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/07/2167854835.jpg)

##### 3.2 DataFrame通过SQL方式

```scala
//创建一个临时视图
df.createOrReplaceTempView("user")
//通过SQL操作
//spark.sql("select * from user").show
spark.sql("select age,username from user").show
//查询平均值
spark.sql("select avg(age) from user").show
```

**运行结果**

![03.IDEA创建SparkSQL环境对象03.jpg](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/07/3235794022.jpg)

##### 3.3 DataFrame通过DSL方式

```scala
//在使用DataFrame时，如果涉及到转换操作，需要引入转换规则
// spark不是包名，是上下文环境对象名
import spark.implicits._
df.select("age","username").show
df.select($"age"+1).show
//df.select('age+1).show
```

**运行结果**

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##### 3.4  DataSet

```sql
val seq = Seq(1,2,3,4)
val ds:Dataset[Int] = seq.toDS()
ds.show()
```

**运行结果**

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DataFrame其实是特定类型的DataSet

DataFrame源码

```scala
type DataFrame = org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row]
```

**完整代码**

```scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}

/**
  * @author lilinchao
  * @date 2021/7/5
  * @description 1.0 
  **/
object Spark01_SparkSQL_Basic {

def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 创建SparkSQL的运行环境
    val SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")
    //创建SparkSession对象
    val spark = SparkSession.builder().config(SparkConf).getOrCreate()

//TODO 执行逻辑操作
    //DataFrame展示
    val df:DataFrame = spark.read.json("input/test.json")
//    df.show()

//DataFrame => SQL
    //创建一个临时视图
//    df.createOrReplaceTempView("user")
//    //通过SQL操作
//    spark.sql("select * from user").show
//    spark.sql("select age,username from user").show
//    //查询平均值
//    spark.sql("select avg(age) from user").show

//DataFrame => DSL
    //在使用DataFrame时，如果涉及到转换操作，需要引入转换规则
    // spark不是包名，是上下文环境对象名
    import spark.implicits._
//    df.select("age","username").show
//    df.select($"age"+1).show
//    df.select('age+1).show

//DataFrame其实是特定类型的DataSet
    val seq = Seq(1,2,3,4)
    val ds:Dataset[Int] = seq.toDS()
    ds.show()

//TODO 关闭环境
    spark.stop()
  }
}
```

### 四、转换

完整代码

```scala
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}

/**
  * @author lilinchao
  * @date 2021/7/5
  * @description 1.0 
  **/
object Spark01_SparkSQL_Basic2 {

def main(args: Array[String]): Unit = {
    //TODO 创建SparkSQL的运行环境
    val SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL")
    //创建SparkSession对象
    val spark = SparkSession.builder().config(SparkConf).getOrCreate()
    import spark.implicits._

//RDD 和 DataFrame互转
    val rdd = spark.sparkContext.makeRDD(List((1,"zhangsan",30),(2,"lisi",40)))
    val df:DataFrame = rdd.toDF("id","name","age")
    val rowRDD:RDD[Row] = df.rdd

//DataFrame 和 DataSet互转
    val ds:Dataset[User] = df.as[User]
    val df1:DataFrame = ds.toDF()

//RDD 和 DataSet互转
    val ds1:Dataset[User] = rdd.map{
      case(id,name,age) =>{
        User(id,name,age)
      }
    }.toDS()
    val userRDD:RDD[User] = ds1.rdd

//TODO 关闭环境
    spark.stop()
  }
  case class User(id:Int,name:String,age:Int)
}
```

标签: Spark, Spark SQL

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