Spark组件Spark SQL的实例分析

Spark SQL简介

Spark SQL是一个Spark的组件，它用于处理结构化数据，与传统的RDD不同，它强调处理数据的结构。

Spark SQL可以将结构化数据导入到Spark计算引擎中进行分布式处理。它提供了许多内置的数据源，如JSON、Parquet和Hive，并支持自定义数据源。Spark SQL使用了一个称为Catalyst的查询优化器，使得用户可以使用SQL、DataFrame和DataSet API来方便地处理数据。

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
  <version>3.1.2</version>
</dependency>

Spark SQL数据源

Spark SQL支持多种内置数据源，如JSON和Parquet等，同时还可以通过Hive连接到更多的数据源。同时Spark SQL也支持自定义数据源，开发者可以通过对DataSource接口的实现来扩展Spark SQL的数据源范围。

//读取Json文件
val df=spark.read.json("people.json")

Spark SQL DataFrame

DataFrame是Spark SQL中的一种抽象概念，可以理解为一个RDD[Row]，其中每一行都有结构化的数据，也就是DataFrame的列都有对应的Schema。DataFrame提供了类似于SQL的API操作，比RDD更加便捷的读写、转换、分组、聚合等操作能力。

//读取Json文件
val df=spark.read.json("people.json")

//显示数据集，并输出前20行
df.show()
df.head(20).foreach(println)

//查询年龄大于21的人群，并计算平均年龄
df.filter($"age" > 21).select(avg($"age")).show()

Spark SQL UDF

UDF（User-Defined Function）是Spark SQL中的一种自定义函数，可以通过调用SQLContext.udf.register方法来注册UDF。注册后的UDF可以在spark.sql.functions类中调用，它通常用于对自定义数据类型的操作。

//定义UDF
spark.udf.register("strLen", (str: String)=> str.length)

//使用UDF
df.selectExpr("strLen(name)").show()

Spark SQL是Spark生态系统中非常重要的一个组件，它提供了良好的结构化数据处理能力和优化查询引擎。上述示例演示了Spark SQL的各种用法，包括数据源、DataFrame、UDF等。通过这些用法，用户可以方便地处理结构化数据，开发出高效的计算引擎。