Spark SQL编程低级实践

一、实验目的

（1）通过实验把握Spark SQL的根本编程方法；

（2）认识RDD到DataFrame的转化方法；

（3）认识使用Spark SQL管理来自不同数据源的数据。

二、实验平台

操作系统：Ubuntu20.04
Spark版本：3.4.0
Python版本：3.8.3
数据库：MySQL
三、实验内容和过程

1．Spark SQL根本操作

将下列JSON格式数据复制到Ubuntu系统中，并保存命名为employee.json。

{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 } { "id":2, "name":"Bob","age":29 } { "id":3 , "name":"Jack","age":29 } { "id":4 , "name":"Jim","age":28 } { "id":4 , "name":"Jim","age":28 } { "id":5 , "name":"Damon" } { "id":5 , "name":"Damon" }

为employee.json创建DataFrame，并写出Python语句完成下列操作：

• 查询所有数据；
  
• 查询所有数据，并去除重复的数据；
  
• 查询所有数据，打印时去除id字段；
  
• 筛选出age>30的记录；
  
• 将数据按age分组；
  
• 将数据按name升序分列；
  
• 取出前3行数据；
  
• 查询所有记录的name列，并为其取别名为username；
  
• 查询年岁age的平均值；
  
• 查询年岁age的最小值。
  

实验步骤：

首先在目录/usr/local/spark/mycode/sparksql下，用命令“gedit employee.json”创建文件，并把数据复制进去。然后调用 Builder 对象的 getOrCreate() 方法，创建一个 SparkSession 实例，末了创建DataFrame。

>>> from pyspark.sql import SparkSession >>> spark = SparkSession.builder.getOrCreate() >>> df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/employee.json")

基于上面的数据，用Python语句完成下列操作：

（1）查询所有数据

>>> df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/employee.json")

运行效果：

（2）查询所有数据，并去除重复的数据

>>> df.distinct().show()

运行效果：

（3）查询所有数据，打印时去除id字段

>>> df.drop("id").show()

运行效果：

（4）筛选age>30的记录

df.filter(df.age > 30 ).show()

运行效果：

（5）将数据按“name”分组

>>> df.groupBy("name").count().show()

运行效果：

（6）将数据按name升序分列

>>> df.sort(df.name.asc()).show()

运行效果：

（7）取出前3行数据

>>> df.take(3) 或python> df.head(3)

运行效果：

（8）查询所有记录的name列，并为其取别名为username

>>> df.select(df.name.alias("username")).show()

运行效果：

（9）查询年岁age的平均值

>>> df.agg({"age": "mean"}).show()

运行效果：

（10）查询年岁age的最大值

>>> df.agg({"age": "max"}).show()

运行效果：

 

2．编程实现将RDD转换为DataFrame

源文件内容如下（包含id,name,age）：

1,Ella,36 2,Bob,29 3,Jack,29

       先将数据复制保存到Ubuntu系统中，命名为employee.txt，实现从RDD转换得到DataFrame，并按“id:1,name:Ella,age:36”的格式打印出DataFrame的所有数据。请写出步伐代码。

 

实验过程：

        假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/rddtodf，在当前目录下新建一个目录mkdir -p src/main/python，然后在目录/usr/local/spark/mycode/rddtodf/src/main/python下新建一个rddtodf.py，复制下面代码；（下列两种方式任选其一）

方法一：使用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema，适用对已知数据结构的RDD转换；

from pyspark.sql import SparkSession from pyspark import SparkContext from pyspark.sql.types import Row   if __name__ == "__main__":     # 创建 SparkSession 实例     spark = SparkSession.builder.appName("Simple App").getOrCreate()     sc = spark.sparkContext  # 获取当前 SparkSession 的 SparkContext       # 读取文件     peopleRDD = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/employee.txt")     # 将每一行转换为 Row 对象     rowRDD = peopleRDD.map(lambda line: line.split(",")).map(lambda attributes: Row(int(attributes[0]), attributes[1], int(attributes[2])))     # 将 RDD 转换为 DataFrame     df = rowRDD.toDF()     # 创建暂时视图     df.createOrReplaceTempView("employee")     # 实行 SQL 查询     personsDF = spark.sql("select * from employee")     # 打印效果     personsDF.rdd.map(lambda t: "id:{}, Name:{}, age:{}".format(t[0], t[1], t[2])).foreach(print)

使用命令运行步伐

python3 ./ rddtodf.py

运行效果：

方法二：使用编程接口，构造一个schema并将其应用在已知的RDD上。

from pyspark.sql.types import Row from pyspark.sql.types import StructType from pyspark.sql.types import StructField from pyspark.sql.types import StringType from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession from pyspark import SparkContext   if __name__ == "__main__":     conf = SparkConf().setAppName("Simple App").setMaster("local")     sc = SparkContext(conf=conf)     spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()  # 创建 SparkSession 实例       peopleRDD = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/sparksql/employee.txt")     schemaString = "id name age"     fields = [StructField(field, StringType(), True) for field in schemaString.split()]     schema = StructType(fields)     rowRDD = peopleRDD.map(lambda line: line.split(",")).map(lambda attributes: Row(id=attributes[0], name=attributes[1], age=int(attributes[2])))     employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)     employeeDF.createOrReplaceTempView("employee")     results = spark.sql("SELECT * FROM employee")     results.rdd.map(lambda t: "id:{}, Name:{}, age:{}".format(t.id, t.name, t.age)).foreach(print)

使用命令运行步伐

python3 ./ rddtodf2.py

运行效果：

 

3. 编程实现使用DataFrame读写MySQL的数据

（1）在MySQL数据库中新建数据库sparktest，再创建表employee，包含如表5-2所示的两行数据。

表5-2 employee表原有数据

id	name	gender	Age
1	Alice	F	22
2	John	M	25

 

（2）配置Spark通过JDBC连接数据库MySQL，编程实现使用DataFrame插入如表5-3所示的两行数据到MySQL中，末了打印出age的最大值和age的总和。

表5-3 employee表新增数据

id	name	gender	age
3	Mary	F	26
4	Tom	M	23

 

实验过程：

（1）首先启动MySQL数据库

sudo service mysql start    # 输入虚拟秘密码 mysql -u root -p  #输入MySQL密码

在MySQL Shell环境中，新建数据库sparktest，再建表employee，并插入数据

create database sparktest; use sparktest; create table employee (id int(4), name char(20), gender char(4), age int(4)); insert into employee values(1,'Alice','F',22); insert into employee values(2,'John','M',25);

 

（2）在目录为/usr/local/spark/mycode/testmysql下，新建一个目录mkdir -p src/main/python，然后在目录/usr/local/spark/mycode/testmysql/src/main/python下新建一个testmysql.py，复制下面代码：

from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import Row from pyspark.sql.types import StructType from pyspark.sql.types import StructField from pyspark.sql.types import StringType from pyspark.sql.types import IntegerType   if __name__ == "__main__":     spark = SparkSession.builder \         .appName("MySQL JDBC Example") \         .config("spark.driver.extraClassPath", "/usr/local/spark/jars/mysql-connector-j-8.0.33.jar") \      #自己JDBC的路径，自行修改         .getOrCreate()       jdbcDF = spark.read.format("jdbc") \         .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest") \         .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") \         .option("dbtable", "employee") \         .option("user", "root") \         .option("password", "自己MySQL密码") \         .load()       jdbcDF.filter(jdbcDF.age > 20).collect()  # 检测是否连接成功       studentRDD = spark.sparkContext.parallelize(["3 Mary F 26", "4 Tom M 23"]).map(lambda line: line.split(" "))     schema = StructType([         StructField("id", IntegerType(), True),         StructField("name", StringType(), True),         StructField("gender", StringType(), True),         StructField("age", IntegerType(), True)     ])     rowRDD = studentRDD.map(lambda p: Row(int(p[0]), p[1].strip(), p[2].strip(), int(p[3])))     employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)       prop = {         'user': 'root',         'password': '自己MySQL密码',         'driver': "com.mysql.cj.jdbc.Driver"     }       employeeDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest", 'employee', 'append', prop)       jdbcDF.collect()     jdbcDF.agg({"age": "max"}).show()     jdbcDF.agg({"age": "sum"}).show()

注意：这里要下载MySQL的JDBC数据库驱动步伐，确保虚拟机中有这个，才气运行，需要将代码中的SQL用户配置改成自己的，JDBC也要改成自己的路径

实行命令：

python3 testmysql.py

运行效果：

 

 

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