概述
在2014年7月1日的Spark Summit上，Databricks宣布终止对Shark的开发，将重点放到Spark SQL上。Databricks表示，Spark SQL将涵盖Shark的所有特性，用户可以从Shark 0.9进行无缝的升级。现在Databricks推广的Shark相关项目一共有两个，分别是Spark SQL和新的Hive on Spark（HIVE-7292）。如下图所示：
Spark SQL运行以SQL的方式来操作数据，类似Hive和Pig。其核心组件为一种新类型的RDD——JavaSchemaRDD，一个JavaSchemaRDD就好比传统关系型数据库中的一张表。JavaSchemaRDD可以从已有的RDD创建，还可以从Parquet文件、JSON数据集、HIVE、普通数据文件中创建。但现阶段（1.0.2版本）的Spark SQL还是alpha版，日后的API难免会发生变化，所以是否要使用该功能，现阶段还值得商榷。
程序示例
Bean，必须要有get方法，底层采用反射来获取各属性。
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public static class Person implements Serializable { private String name; private int age; public String getName() { return name; } public int getAge() { return age; } public Person(String name, int age) { this.name = name; this.age = age; } } |
Spark SQL示例
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public static void main(String[] args) { SparkConf sparkConf = new SparkConf() .setAppName("JavaSparkSQL") .setMaster("local[2]"); JavaSparkContext ctx = new JavaSparkContext(sparkConf); JavaSQLContext sqlCtx = new JavaSQLContext(ctx); JavaRDD<Person> people = ctx.textFile("/home/yurnom/people.txt") //文档内容见下文 .map(line -> { String[] parts = line.split(","); return new Person(parts[0], Integer.parseInt(parts[1].trim()));//创建一个bean }); JavaSchemaRDD schemaPeople = sqlCtx.applySchema(people, Person.class); schemaPeople.registerAsTable("people");//注册为一张table JavaSchemaRDD teenagers = sqlCtx.sql(//执行sql语句，属性名同bean的属性名 "SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19"); List<String> teenagerNames = teenagers .map(row -> "Name: " + row.getString(0)).collect(); for(String s : teenagerNames) { System.out.println(s); } } |
运行结果
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Name: Justin |
people.txt文件内容
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Michael, 29 Andy, 30 Justin, 19 |
使用Parquet Files
Parquet文件允许将schema信息和数据信息固化在磁盘上，以供下一次的读取。
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//存为Parquet文件 schemaPeople.saveAsParquetFile("people.parquet"); //从Parquet文件中创建JavaSchemaRDD JavaSchemaRDD parquetFile = sqlCtx.parquetFile("people.parquet"); //注册为一张table parquetFile.registerAsTable("parquetFile"); JavaSchemaRDD teenagers2 = sqlCtx.sql("SELECT * FROM parquetFile WHERE age >= 25"); for(Row r :teenagers2.collect()) { System.out.println(r.get(0)); System.out.println(r.get(1)); } |
运行结果
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29 Michael 30 Andy |
可以看到输出属性的顺序和Bean中的不一样，此处猜测可能采用的字典序，但未经过测试证实。
JSON数据集
Spark SQL还可以采用JSON格式的文件作为输入源。people.json文件内容如下：
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{"name":"Michael","age":29} {"name":"Andy","age":30} {"name":"Justin","age":19} |
将上方程序示例中代码行8-14行替换为下方代码即可：
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1 |
JavaSchemaRDD schemaPeople = sqlCtx.jsonFile("/home/yurnom/people.json"); |
运行结果与上文相同。此外还可以用如下方式加载JSON数据：
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List<String> jsonData = Arrays.asList( "{\"name\":\"Yurnom\",\"age\":26}"); JavaRDD<String> anotherPeopleRDD = sc.parallelize(jsonData); JavaSchemaRDD anotherPeople = sqlContext.jsonRDD(anotherPeopleRDD); |
连接Hive
Spark SQL运行使用SQL语句来读写Hive的数据，但由于Hive的依赖包过多，默认情况下要连接Hive需要自行添加相关的依赖包。可以使用以下命令来生成一个含有Hive依赖的Jar，而此Jar必须分发到Spark集群中的每一台机器上去。
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SPARK_HIVE=true sbt/sbt assembly/assembly |
最后将Hive的配置文件拷贝至conf文件夹下即可。官方Hive使用示例：
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// sc is an existing JavaSparkContext. JavaHiveContext hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.api.java.HiveContext(sc); hiveContext.hql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)"); hiveContext.hql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src"); // Queries are expressed in HiveQL. Row[] results = hiveContext.hql("FROM src SELECT key, value").collect(); |
总结
Spark SQL将原本就已经封装的很好的Spark原语的使用再简化了一次，使得懂SQL语句的运维人员都可以通过Spark SQL来进行大数据分析。目前来说Spark SQL还处于alpha版本，对于开发人员的意义不大，静观后续的变化。
