【SparkSQL】基础入门（重点：SparkSQL和Hive的异同、SparkSQL数据抽象）

【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍Spark SQL的定义、特点、发展历史、与hive的区别、数据抽象、SparkSession对象。

后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞👍，关注一下吧】

上一篇文章：《【Spark入门】基础入门》

1. SparkSQL

1.1 什么是SparkSQL

SparkSQL 是Spark的一个模块, 用于处理海量结构化数据
限定: 结构化数据处理

1.2 为什么要学习SparkSQL

SparkSQL是非常成熟的海量结构化数据处理框架

学习SparkSQL主要在2个点:

SparkSQL本身十分优秀, 支持SQL语言\性能强\可以自动优化\API简单\兼容HIVE等等
企业大面积在使用SparkSQL处理业务数据
- 离线开发
- 数仓搭建
- 科学计算
- 数据分析

1.3 SparkSQL特点

1. 融合性

SQL可以无缝集成在代码中,随时用sQL处理数据

2. 统一数据访问

一套标准API可读写不同数据源

3. Hive兼容

可以使用SparkSQL直接计算并生成Hive数据表

4. 标准化连接

支持标准化JDBC\ODBC连接,方便和各种数据库进行数据交互

1.4 SparkSQL发展历史

在许多年前(2012\2013左右)Hive逐步火热起来, 大片抢占分布式SQL计算市场。

Spark作为通用计算框架, 也不可能放弃这一细分领域，于是, Spark官方模仿Hive推出了Shark框架(Spark 0.9版本) Shark框架是几乎100%模仿Hive, 内部的配置项\优化项等都是直接模仿而来。不同的在于将执行引擎由MapReduce更换为了Spark。

因为Shark框架太模仿Hive, Hive是针对MR优化, 很多地方和SparkCore(RDD)水土不服, 最终被放弃，Spark官方下决心开发一个自己的分布式SQL引擎也就是诞生了现在的SparkSQL。

在这里插入图片描述
● 2014年 1.0正式发布
● 2015年 1.3 发布DataFrame数据结构, 沿用至今
● 2016年 1.6 发布Dataset数据结构(带泛型的DataFrame), 适用于支持泛型的语言(Java\Scala)
● 2016年 2.0 统一了Dataset 和 DataFrame, 以后只有Dataset了, Python用的DataFrame就是没有泛型的Dataset
● 2019年 3.0 发布，性能大幅度提升，SparkSQL变化不大

2. SparkSQL 概述

2.1 SparkSQL和Hive的异同

Hive和Spark均是:“分布式SQL计算引擎”

均是构建大规模结构化数据计算的绝佳利器，同时SparkSQL拥有更好的性能。

目前，企业中使用Hive仍旧居多，但SparkSQL将会在很近的未来替代Hive成为分布式SQL计算市场的顶级

2.2 SparkSQL的数据抽象

在这里插入图片描述

2.3 SparkSQL数据抽象的发展

从SparkSQL的发展历史可以看到：
• 14年最早的数据抽象是：SchemaRDD（内部存储二维表数据结构的RDD），SchemaRDD就是魔改的RDD，将RDD支持的存储数据，限定
为二维表数据结构用以支持SQL查询。由于是魔改RDD，只是一个过渡产品，现已废弃。
• 15年发布DataFrame对象，基于Pandas的DataFrame（模仿）独立于RDD进行实现，将数据以二维表结构进行存储并支持分布式运行
• 16年发布DataSet对象，在DataFrame之上添加了泛型的支持，用以更好的支持Java和Scala这两个支持泛型的编程语言
• 16年，Spark2.0版本，将DataFrame和DataSet进行合并。其底层均是DataSet对象，但在Python和R语言到用时，显示为DataFrame对象
。和老的DataFrame对象没有区别

2.4 DataFrame数据抽象

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DataFrame和RDD都是：弹性的、分布式的、数据集
只是，DataFrame存储的数据结构“限定”为：二维表结构化数
据，而RDD可以存储的数据则没有任何限制，想处理什么就处理什么

所以DataFram更适合sql处理

2.5 SparkSession对象

在RDD阶段，程序的执行入口对象是： SparkContext
在Spark 2.0后，推出了SparkSession对象，作为Spark编码的统一入口对象。
SparkSession对象可以：

用于SparkSQL编程作为入口对象
用于SparkCore编程，可以通过SparkSession对象中获取到SparkContext
所以，我们后续的代码，执行环境入口对象，统一变更为SparkSession对象

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代码演示：

# coding:utf8

# SparkSession对象的导包，对象是来自于pyspark.sql包中
from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    # 构建SparkSession执行环境入口对象
    spark = SparkSession.builder.\
        appName("test").\
        master("local[*]").\
        getOrCreate()

    # 通过SparkSession对象获取SparkContext对象
    sc = spark.sparkContext

    # SparkSOL的HelloWorld
    df = spark.read.csv("../xian_rent/rent.csv", sep=',', header=True)
    # 展示表结构
    df.printSchema()

    # 注册成零时表，可以通过sql使用
    df.createTempView("rent_data")

    # 1. SQL 风格
    spark.sql("""
        select * from rent_data where price >= 8000 limit 5
    """).show()

    # 2. DSL 风格
    df.where("price >= 8000").limit(5).show()