一、测试数据
7369,SMITH,CLERK,7902,1980/12/17,800,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981/2/20,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981/2/22,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,1981/4/2,2975,20
7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981/9/28,1250,1400,30
7698,BLAKE,MANAGER,7839,1981/5/1,2850,30
7782,CLARK,MANAGER,7839,1981/6/9,2450,10
7788,SCOTT,ANALYST,7566,1987/4/19,3000,20
7839,KING,PRESIDENT,1981/11/17,5000,10
7844,TURNER,SALESMAN,7698,1981/9/8,1500,0,30
7876,ADAMS,CLERK,7788,1987/5/23,1100,20
7900,JAMES,CLERK,7698,1981/12/3,9500,30
7902,FORD,ANALYST,7566,1981/12/3,3000,20
7934,MILLER,CLERK,7782,1982/1/23,1300,10
二、创建DataFrame
方式一：DSL方式操作
- 实例化SparkContext和SparkSession对象
- 利用StructType类型构建schema，用于定义数据的结构信息
- 通过SparkContext对象读取文件，生成RDD
- 将RDD[String]转换成RDD[Row]
- 通过SparkSession对象创建dataframe
- 完整代码如下：
package com.scala.demo.sql
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{DataType, DataTypes, StructField, StructType}
object Demo01 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 1.创建SparkContext和SparkSession对象
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Demo01").setMaster("local[2]"))
val sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate()
// 2. 使用StructType来定义Schema
val mySchema = StructType(List(
StructField("empno", DataTypes.IntegerType, false),
StructField("ename", DataTypes.StringType, false),
StructField("job", DataTypes.StringType, false),
StructField("mgr", DataTypes.StringType, false),
StructField("hiredate", DataTypes.StringType, false),
StructField("sal", DataTypes.IntegerType, false),
StructField("comm", DataTypes.StringType, false),
StructField("deptno", DataTypes.IntegerType, false)
))
// 3. 读取数据
val empRDD = sc.textFile("file:///D://TestDatas//emp.csv")
// 4. 将其映射成ROW对象
val rowRDD = empRDD.map(line => {
val strings = line.split(",")
Row(strings(0).toInt, strings(1), strings(2), strings(3), strings(4), strings(5).toInt,strings(6), strings(7).toInt)
})
// 5. 创建DataFrame
val dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowRDD, mySchema)
// 6. 展示内容 DSL
dataFrame.groupBy("deptno").sum("sal").as("result").sort("sum(sal)").show()
}
}
结果如下：
方式二：SQL方式操作
- 实例化SparkContext和SparkSession对象
- 创建case class Emp样例类，用于定义数据的结构信息
- 通过SparkContext对象读取文件，生成RDD[String]
- 将RDD[String]转换成RDD[Emp]
- 引入spark隐式转换函数（必须引入）
- 将RDD[Emp]转换成DataFrame
- 将DataFrame注册成一张视图或者临时表
- 通过调用SparkSession对象的sql函数，编写sql语句
- 停止资源
- 具体代码如下：
package com.scala.demo.sql
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.types.{DataType, DataTypes, StructField, StructType}
// 0. 数据分析
// 7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981/2/20,1600,300,30
// 1. 定义Emp样例类
case class Emp(empNo:Int,empName:String,job:String,mgr:String,hiredate:String,sal:Int,comm:String,deptNo:Int)
object Demo02 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 2. 读取数据将其映射成Row对象
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("Demo02"))
val mapRdd = sc.textFile("file:///D://TestDatas//emp.csv")
.map(_.split(","))
val rowRDD:RDD[Emp] = mapRdd.map(line => Emp(line(0).toInt, line(1), line(2), line(3), line(4), line(5).toInt, line(6), line(7).toInt))
// 3。创建dataframe
val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
// 引入spark隐式转换函数
import spark.implicits._
// 将RDD转成Dataframe
val dataFrame = rowRDD.toDF
// 4.2 sql语句操作
// 1、将dataframe注册成一张临时表
dataFrame.createOrReplaceTempView("emp")
// 2. 编写sql语句进行操作
spark.sql("select deptNo,sum(sal) as total from emp group by deptNo order by total desc").show()
// 关闭资源
spark.stop()
sc.stop()
}
}
结果如下：
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