Spark系列：sparksql入门与介绍使用

涤生大数据
275 阅读8分钟

1. SparkSQL 是什么

目标

对于一件事的理解, 应该分为两个大部分, 第一, 它是什么, 第二, 它解决了什么问题

  1. 理解为什么会有 SparkSQL
  2. 理解 SparkSQL 所解决的问题, 以及它的使命

1.1. SparkSQL 的出现契机

目标

理解 SparkSQL 是什么

主线

  1. 历史前提
  2. 发展过程
  3. 重要性

数据分析的方式

数据分析的方式大致上可以划分为 SQL 和 命令式两种

命令式

在前面的 RDD 部分, 非常明显可以感觉的到是命令式的, 主要特征是通过一个算子, 可以得到一个结果, 通过结果再进行后续计算.

sc.textFile("...")
  .flatMap(_.split(" "))
  .map((_, 1))
  .reduceByKey(_ + _)
  .collect()

命令式的优点

  • 操作粒度更细, 能够控制数据的每一个处理环节
  • 操作更明确, 步骤更清晰, 容易维护
  • 支持非结构化数据的操作

命令式的缺点

  • 需要一定的代码功底
  • 写起来比较麻烦

SQL

对于一些数据科学家, 要求他们为了做一个非常简单的查询, 写一大堆代码, 明显是一件非常残忍的事情, 所以 SQL on Hadoop 是一个非常重要的方向.

SELECT
	name,
	age,
	school
FROM students
WHERE age > 10

SQL 的优点

  • 表达非常清晰, 比如说这段 SQL 明显就是为了查询三个字段, 又比如说这段 SQL 明显能看到是想查询年龄大于 10 岁的条目

SQL 的缺点

  • 想想一下 3 层嵌套的 SQL, 维护起来应该挺力不从心的吧
  • 试想一下, 如果使用 SQL 来实现机器学习算法, 也挺为难的吧

SQL 擅长数据分析和通过简单的语法表示查询, 命令式操作适合过程式处理和算法性的处理. 在 Spark 出现之前, 对于结构化数据的查询和处理, 一个工具一向只能支持 SQL 或者命令式, 使用者被迫要使用多个工具来适应两种场景, 并且多个工具配合起来比较费劲.

而 Spark 出现了以后, 统一了两种数据处理范式, 是一种革新性的进步.

因为 SQL 是数据分析领域一个非常重要的范式, 所以 Spark 一直想要支持这种范式, 而伴随着一些决策失误, 这个过程其实还是非常曲折的

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Hive

解决的问题

  • Hive 实现了 SQL on Hadoop, 使用 MapReduce 执行任务
  • 简化了 MapReduce 任务

新的问题

  • Hive 的查询延迟比较高, 原因是使用 MapReduce 做调度

Shark

解决的问题

  • Shark 改写 Hive 的物理执行计划, 使用 Spark 作业代替 MapReduce 执行物理计划
  • 使用列式内存存储
  • 以上两点使得 Shark 的查询效率很高

新的问题

  • Shark 重用了 Hive 的 SQL 解析, 逻辑计划生成以及优化, 所以其实可以认为 Shark 只是把 Hive 的物理执行替换为了 Spark 作业
  • 执行计划的生成严重依赖 Hive, 想要增加新的优化非常困难
  • Hive 使用 MapReduce 执行作业, 所以 Hive 是进程级别的并行, 而 Spark 是线程级别的并行, 所以 Hive 中很多线程不安全的代码不适用于 Spark

由于以上问题, Shark 维护了 Hive 的一个分支, 并且无法合并进主线, 难以为继

SparkSQL

解决的问题

  • Spark SQL 使用 Hive 解析 SQL 生成 AST 语法树, 将其后的逻辑计划生成, 优化, 物理计划都自己完成, 而不依赖 Hive
  • 执行计划和优化交给优化器 Catalyst
  • 内建了一套简单的 SQL 解析器, 可以不使用 HQL, 此外, 还引入和 DataFrame 这样的 DSL API, 完全可以不依赖任何 Hive 的组件
  • Shark 只能查询文件, Spark SQL 可以直接降查询作用于 RDD, 这一点是一个大进步

新的问题

对于初期版本的 SparkSQL, 依然有挺多问题, 例如只能支持 SQL 的使用, 不能很好的兼容命令式, 入口不够统一等

Dataset

SparkSQL 在 2.0 时代, 增加了一个新的 API, 叫做 Dataset, Dataset 统一和结合了 SQL 的访问和命令式 API 的使用, 这是一个划时代的进步

在 Dataset 中可以轻易的做到使用 SQL 查询并且筛选数据, 然后使用命令式 API 进行探索式分析

 重要性9b1db9d54c796e0eb6769cafd2ef19acSparkSQL 不只是一个 SQL 引擎, SparkSQL 也包含了一套对 结构化数据的命令式 API, 事实上, 所有 Spark 中常见的工具, 都是依赖和依照于 SparkSQL 的 API 设计的

总结: SparkSQL 是什么

SparkSQL 是一个为了支持 SQL 而设计的工具, 但同时也支持命令式的 API

2. SparkSQL 的适用场景

目标

理解 SparkSQL 的适用场景

 定义特点举例
结构化数据有固定的 Schema有预定义的 Schema关系型数据库的表
半结构化数据没有固定的 Schema, 但是有结构没有固定的 Schema, 有结构信息, 数据一般是自描述的指一些有结构的文件格式, 例如 JSON
非结构化数据没有固定 Schema, 也没有结构没有固定 Schema, 也没有结构指文档图片之类的格式

结构化数据

一般指数据有固定的 Schema, 例如在用户表中, name 字段是 String 型, 那么每一条数据的 name 字段值都可以当作 String 来使用

+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| id | name         | url                       | alexa | country |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| 1  | Google       | https://www.google.cm/    | 1     | USA     |
| 2  | 淘宝          | https://www.taobao.com/   | 13    | CN      |
| 3  | 菜鸟教程      | http://www.runoob.com/    | 4689  | CN      |
| 4  | 微博          | http://weibo.com/         | 20    | CN      |
| 5  | Facebook     | https://www.facebook.com/ | 3     | USA     |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+

半结构化数据

一般指的是数据没有固定的 Schema, 但是数据本身是有结构的

{
     "firstName": "John",
     "lastName": "Smith",
     "age": 25,
     "phoneNumber":
     [
         {
           "type": "home",
           "number": "212 555-1234"
         },
         {
           "type": "fax",
           "number": "646 555-4567"
         }
     ]
 }

没有固定 Schema

指的是半结构化数据是没有固定的 Schema 的, 可以理解为没有显式指定 Schema
比如说一个用户信息的 JSON 文件, 第一条数据的 phone_num 有可能是 String, 第二条数据虽说应该也是 String, 但是如果硬要指定为 BigInt, 也是有可能的
因为没有指定 Schema, 没有显式的强制的约束

有结构

虽说半结构化数据是没有显式指定 Schema 的, 也没有约束, 但是半结构化数据本身是有有隐式的结构的, 也就是数据自身可以描述自身
例如 JSON 文件, 其中的某一条数据是有字段这个概念的, 每个字段也有类型的概念, 所以说 JSON 是可以描述自身的, 也就是数据本身携带有元信息

SparkSQL 处理什么数据的问题?

  • Spark 的 RDD 主要用于处理 非结构化数据 和 半结构化数据
  • SparkSQL 主要用于处理 结构化数据

SparkSQL 相较于 RDD 的优势在哪?

  • SparkSQL 提供了更好的外部数据源读写支持

    • 因为大部分外部数据源是有结构化的, 需要在 RDD 之外有一个新的解决方案, 来整合这些结构化数据源

  • SparkSQL 提供了直接访问列的能力

    • 因为 SparkSQL 主要用做于处理结构化数据, 所以其提供的 API 具有一些普通数据库的能力

总结: SparkSQL 适用于什么场景?

SparkSQL 适用于处理结构化数据的场景

本章总结

  • SparkSQL 是一个即支持 SQL 又支持命令式数据处理的工具
  • SparkSQL 的主要适用场景是处理结构化数据

3. SparkSQL 初体验

目标

  1. 了解 SparkSQL 的 API 由哪些部分组成

3.1. RDD 版本的 WordCount

val config = new SparkConf().setAppName("ip_ana").setMaster("local[6]")
val sc = new SparkContext(config)

sc.textFile("hdfs://node01:8020/dataset/wordcount.txt")
  .flatMap(_.split(" "))
  .map((_, 1))
  .reduceByKey(_ + _)
  .collect
  • RDD 版本的代码有一个非常明显的特点, 就是它所处理的数据是基本类型的, 在算子中对整个数据进行处理

3.2. 命令式 API 的入门案例

case class People(name: String, age: Int)

val spark: SparkSession = new sql.SparkSession.Builder()       
  .appName("hello")
  .master("local[6]")
  .getOrCreate()

import spark.implicits._

val peopleRDD: RDD[People] = spark.sparkContext.parallelize(Seq(People("zhangsan", 9), People("lisi", 15)))
val peopleDS: Dataset[People] = peopleRDD.toDS()               
val teenagers: Dataset[String] = peopleDS.where('age > 10)     
  .where('age < 20)
  .select('name)
  .as[String]

/*
+----+
|name|
+----+
|lisi|
+----+
*/
teenagers.show()
 SparkSQL 中有一个新的入口点, 叫做 SparkSession
 SparkSQL 中有一个新的类型叫做 Dataset
 SparkSQL 有能力直接通过字段名访问数据集, 说明 SparkSQL 的 API 中是携带 Schema 信息的

SparkSession

SparkContext 作为 RDD 的创建者和入口, 其主要作用有如下两点

  • 创建 RDD, 主要是通过读取文件创建 RDD
  • 监控和调度任务, 包含了一系列组件, 例如 DAGScheduler, TaskSheduler

为什么无法使用 SparkContext 作为 SparkSQL 的入口?

  • SparkContext 在读取文件的时候, 是不包含 Schema 信息的, 因为读取出来的是 RDD
  • SparkContext 在整合数据源如 Cassandra, JSON, Parquet 等的时候是不灵活的, 而 DataFrame 和 Dataset 一开始的设计目标就是要支持更多的数据源
  • SparkContext 的调度方式是直接调度 RDD, 但是一般情况下针对结构化数据的访问, 会先通过优化器优化一下

所以 SparkContext 确实已经不适合作为 SparkSQL 的入口, 所以刚开始的时候 Spark 团队为 SparkSQL 设计了两个入口点, 一个是 SQLContext 对应 Spark 标准的 SQL 执行, 另外一个是 HiveContext 对应 HiveSQL 的执行和 Hive 的支持.

在 Spark 2.0 的时候, 为了解决入口点不统一的问题, 创建了一个新的入口点 SparkSession, 作为整个 Spark 生态工具的统一入口点, 包括了 SQLContext, HiveContext, SparkContext 等组件的功能

新的入口应该有什么特性?

  • 能够整合 SQLContext, HiveContext, SparkContext, StreamingContext 等不同的入口点
  • 为了支持更多的数据源, 应该完善读取和写入体系
  • 同时对于原来的入口点也不能放弃, 要向下兼容

DataFrame & Dataset

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SparkSQL 最大的特点就是它针对于结构化数据设计, 所以 SparkSQL 应该是能支持针对某一个字段的访问的, 而这种访问方式有一个前提, 就是 SparkSQL 的数据集中, 要 包含结构化信息, 也就是俗称的 Schema

而 SparkSQL 对外提供的 API 有两类, 一类是直接执行 SQL, 另外一类就是命令式. SparkSQL 提供的命令式 API 就是 DataFrame 和 Dataset, 暂时也可以认为 DataFrame 就是 Dataset, 只是在不同的 API 中返回的是 Dataset 的不同表现形式

// RDD
rdd.map { case Person(id, name, age) => (age, 1) }
  .reduceByKey {case ((age, count), (totalAge, totalCount)) => (age, count + totalCount)}

// DataFrame
df.groupBy("age").count("age")

通过上面的代码, 可以清晰的看到, SparkSQL 的命令式操作相比于 RDD 来说, 可以直接通过 Schema 信息来访问其中某个字段, 非常的方便

4. SQL 版本 WordCount

val spark: SparkSession = new sql.SparkSession.Builder()
  .appName("hello")
  .master("local[6]")
  .getOrCreate()

import spark.implicits._

val peopleRDD: RDD[People] = spark.sparkContext.parallelize(Seq(People("zhangsan", 9), People("lisi", 15)))
val peopleDS: Dataset[People] = peopleRDD.toDS()
peopleDS.createOrReplaceTempView("people")

val teenagers: DataFrame = spark.sql("select name from people where age > 10 and age < 20")

/*
+----+
|name|
+----+
|lisi|
+----+
 */
teenagers.show()

以往使用 SQL 肯定是要有一个表的, 在 Spark 中, 并不存在表的概念, 但是有一个近似的概念, 叫做 DataFrame, 所以一般情况下要先通过 DataFrame 或者 Dataset 注册一张临时表, 然后使用 SQL 操作这张临时表

总结

SparkSQL 提供了 SQL 和 命令式 API 两种不同的访问结构化数据的形式, 并且它们之间可以无缝的衔接

命令式 API 由一个叫做 Dataset 的组件提供, 其还有一个变形, 叫做 DataFrame

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