DataFrame提供统一接口加载和保存数据源中的数据，包括：结构化数据、Parquet文件、JSON文件、Hive表，以及通过JDBC连接外部数据源。一个DataFrame可以作为普通的RDD操作，也可以通过（registerTempTable）注册成一个临时表，支持在临时表的数据上运行SQL查询操作。

一、数据源加载保存操作

DataFrame数据源默认文件为Parquet格式，可以通过spark.sql.sources.default参数进行重新修改。
不论何种格式的数据源均采取统一API、read和write进行操作，代码如下：

// 读取parquet格式数据
val df =sqlContext.read.load("file:///$SPARK_HOME/examples/src/main/resources/users.parquet")
// 从DataFrame写数据并保存成Parquet格式
df.write.save("saveusers.parquet")

1，指定选项

Spark支持通过完全限定名称（如org.apache.spark.sql.parquet）指定数据源的附加选项，内置数据源可以使用短名称（json、parquet、jdbc），Spark SQL支持通过format将任何类型的DataFrames转换成其他类型。

val df = sqlContext.read.format("json").load("file:///$SPARK_HOME examples/src/main/resources/people.json")
df.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")

2，保存模式

可以通过配置SaveMode指定如何处理现有数据，实现保存模式不使用任何锁定，而且不是原子操作；因此，多路数据写入相同位置是不安全的。当执行overwrite时，写入新数据之前原来数据将被删除。

3，保存持久表

当使用HiveContext时，DataFrames通过saveAsTable命令保存为持久表使用，与registerTempTable命令不同，saveAsTable实现Dataframe的内容，并创建一个指向Hive Metastore中数据的指针。即使Spark程序重新启动，连接相同Metastore的数据不会发生变化。
默认情况下saveAsTable将创建一个“管理表”，这意味着数据的位置将由Metastore控制，当表被删除时，管理表将表数据自动删除。

二、Parquet文件

Parquet是一种支持多种数据处理系统的存储格式，Spark SQL提供了读写Parquet文件，并且自动保存原始数据的模式。

1，Parquet文件优点

（1）高效，Parquet采取列式存储避免读入不需要的数据，具有极好的性能和GC。
（2）方便的压缩和解压缩，并具有极好的压缩比例。
（3）可以直接固化为Parquet文件，也可以直接读取Parquet文件，具有比磁盘更好的缓存效果。
Spark SQL对读写Parquet文件提供支持，方便加载Parquet文件数据到DataFrame，供Spark SQL操作，也可以将DataFrame写入Parquet文件，并自动保留原始Scheme架构。
在外部数据源方面，Spark对Parquet的支持有了很大的加强，更快的metadata discovery和schema merging；同时能够读取其他工具或者库生成的非标准合法的Parquet文件；以及更快、更鲁棒的动态分区插入。

2，加载数据编程

通过sqlContext.implicits._隐式转换一个RDD为DataFrame，并将DataFrame保存为Parquet文件；加载保存的Parquet文件，重新构建一个DataFrame，注册成临时表，供SQL查询使用。

// 创建sqlContextval 
sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// 隐式转换为一个DataFrame
import sqlContext.implicits._
// 使用case定义schema，实现Person接口
case class Person(name: String, age: Int)
// 读取文件创建一个MappedRDD，并将数据写入Person模式类，隐式转换为DataFrame
val peopleDF = sc.textFile("file:///$SPARK_HOME/examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)).toDF()
// 保存DataFrame，保存为Parquet格式
peopleDF.write.parquet("people.parquet")
// 加载Parquet文件作为DataFrame
val parquetFile = sqlContext.read.parquet("people.parquet")
// 将DataFrame注册为临时表，供SQL查询使用
parquetFile.registerTempTable("parquetTable")
val result = sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetTable WHERE age >= 13 AND age <= 19")
result.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

3，分区发现（partition discovery）

表分区（table partitioning）是一种常见的优化方法，用于像Hive一样的系统。对于分区表，数据通常存储在不同的目录中，在每个分区目录路径中对分区列的值进行编码。
Parquet数据源能够自动发现和推断分区信息，使用以下目录结构存储以前使用的人口数据到一个分区表，以gender和country作为分区列：

path└──table
        ├── gender=male
        │   ├── ...
        │   ├── country=US
        │   │   └── data.parquet
        │   ├── country=CN
        │   │   └── data.parquet
        │   └── ...
        └── gender=female
			├── ...
			├── country=US
			│   └── data.parquet
			├── country=CN
			│   └── data.parquet
			└── ...

通过路径path/table，使用SQLContext.read的parquet或load命令，Spark SQL自动提取分区信息，返回的DataFrame模式如下：

root
|-- name: string (nullable = true)
|-- age: long (nullable = true)
|-- gender: string (nullable = true)
|-- country: string (nullable = true)

分区列的数据类型是自动映射，支持numeric数据类型和string类型自动推断。

4，模式合并（schema merging）

如同ProtocolBuffer、Avro、Thrift，Parquet也支持模式演进，用户可以从一个简单的模式开始，逐步根据需要添加更多的列。通过这种方式，用户最终得到多个不同但是能相互兼容模式的Parquet文件，Parquet数据源能够自动检测这种情况，进而合并这些文件。
由于模式合并是相对昂贵的操作，在很多情况下并非必须，为了提升性能，在1.5.0版本中默认关闭。

// 隐式转换一个RDD为DataFrame
import sqlContext.implicits._
// 创建一个DataFrame，存储数据到一个分区目录
val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map(i => (i, i * 2)).toDF("single", "double")
df1.write.parquet("data/test_table/key=1")
// 创建一个新DataFrame，存储在一个新的分区目录
val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map(i => (i, i * 3)).toDF("single", "triple")
df2.write.parquet("data/test_table/key=2")
// 读取分区表
val df3 = sqlContext.read.option("mergeSchema", "true").parquet("data/test_table")
df3.printSchema()
// 通过基础DataFrame函数，以树格式打印Schema，包含分区目录下全部的分区列
df3.printSchema()
// root
// |-- single: int (nullable = true)
// |-- double: int (nullable = true)
// |-- triple: int (nullable = true)
// |-- key: int (nullable = true)

Parquet数据源自动从文件路径中发现了key这个分区列，并且正确合并了两个不相同但相容的Schema。值得注意的是，如果最后的查询中查询条件跳过了key=1这个分区，Spark SQL的查询优化器会根据这个查询条件将该分区目录剪掉，完全不扫描该目录中的数据，从而提升查询性能。

5，配置

在SQLContext中使用setConf方法，或在运行时使用SQL命令SET key=value，实现对Parquet文件的配置

三、JSON数据集

Spark SQL可以自动推断出一个JSON数据集的Schema并作为一个DataFrame加载，通过SQLContext.read.json（）方法使用JSON文件创建DataFrame。

// 创建sqlContextval 
sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// 设置JSON数据集的路径，可以是单个文件或者一个目录
val path= file:///Spark_Home/examples/src/main/resources/people.json"
val people = sqlContext.read.json(path)
// 打印schema，并显示推断的schema
people.printSchema()
// root
// |-- age: integer (nullable = true)
// |-- name: string (nullable = true)
// 注册DataFrame作为一个临时表
people.registerTempTable("jsonTable")
// 使用sql运行SQL表达式
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM jsonTable WHERE age >= 13 AND age <= 19")

或者通过转换一个JSON对象的RDD[String]创建DataFrame。

val anotherRDD = sc.parallelize("""{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil)
val anotherPeople = sqlContext.read.json(anotherRDD)

四、Hive表

Spark SQL支持从Hive表中读写数据，然而默认版本Spark组件并不包括Hive大量的依赖关系。Hive支持通过添加-Phive和-Phive-thriftserver标志对Spark重新构建一个包括Hive的新组件，Hive的新组件必须分发到所有的Worker节点上，因为Worker节点需要访问Hive的serialization和deserialization库（SerDes），以便于访问存储在Hive中的数据，所以该Hive集合Jar包必须拷贝到所有的Worker节点。
除了基本的SQLContext，Spark SQL还可以创建一个HiveContext，该HiveContext通过基本的SQLContext提供了一系列的方法集，可以使用更完整的HiveQL解析器查询，访问Hive的UDF，并从Hive表读取数据，以及SerDe支持。

1，示例数据

新建一个kv1.txt文件，数据如下：

238 val_238
86  val_86
311 val_311
27  val_27
165 val_165
409 val_409
255 val_255
278 val_278
98  val_98

2，创建HiveContext

使用Hive，必须先构建一个继承SQLContext的HiveContext对象，并加入在MetaStore中查找表和使用HiveQL写查询功能的支持；可以在conf目录hive-site.xml文件中添加Hive的配置文件，当运行一个YARN集群时，datanucleus jars和hive-site.xml必须在Driver和全部的Executors启动。
一个简单的方法如下：在spark-submit命令行通过–jars参数和–file参数加载，即使hive-site.xml文件没有配置，仍然可以创建一个HiveContext，并会在当前目录下自动地创建metastore_db和warehouse。

使用Scala语言说明HiveContext创建方式：

// SparkContext实例
val sc: SparkContext = ...
// 通过sc创建HiveContext的实例hiveContext
val hiveContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

3，使用Hive操作数据

使用HiveContext无需单独安装Hive，可以使用spark.sql.dialect选项选择解析查询语句的SQL的特定转化，这个参数可以使用SQLContext上的setConf方法，也可以使用SQL上的SETkey=value命令进行修改。

// 通过HiveContext的sql命令创建表
hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)")
// 加载数据, $SPARK_HOME指Spark文件安装目录，使用“file:// ...”标识的本地文件，使用“hdfs:// ...”标识的HDFS存储系统的文件
hiveContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'file:///$Spark_Home/examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")
// HiveQL的查询表达
hiveContext.sql("FROM src SELECT key,value").collect().foreach(println)
// 使用HiveContext创建表命令
CREATE [EXTERNAL] TABLE[IF NOT EXISTS] table_name
(col_name data_type,…)
[PARTITIONED BY(col_name data_type,…)]
[[ROW FORMAT row_format]]
[STORED AS file_format]
[LOCATION hdfs_path]

4，Spark支持的Hive特性

（1）Hive查询语句，包括：SELECT、GROUP BY、ORDER BY、CLUSTER BY、SORT BY；
（2）Hive运算符，包括：关系运算符（=、<>、、<>、<、>、>=、<=等）、算术运算符（+、-、*、/、%等）、逻辑运算符（AND、&&、OR、||等）、复杂类型构造函数、数据函数（sign、ln、cos等）、字符串函数（instr、length、printf等）；
（3）用户自定义函数（UDF）；
（4）用户自定义聚合函数（UDAF）；
（5）用户定义的序列化格式（SerDes）；
（6）连接操作，包括：JOIN、{LEFT|RIGHT|FULL}OUTER JOIN、LEFT SEMI JOIN、CROSS JOIN；
（7）联合操作（Unions）；
（8）子查询：SELECT col FROM（SELECT a+b AS col from t1）t2；
（9）抽样（Sampling）；
（10）解释（Explain）；
（11）分区表（Partitioned tables）；
（12）所有的HiveDDL操作函数，包括：CREATE TABLE、CREATE TABLE AS SELECT、ALTER TABLE；
（13）大多数Hive数据类型TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、BOOLEAN、FLOAT、DOUBLE、STRING、BINARY、TIMESTAMP、DATE、ARRAY<>、MAP<>、STRUCT<>。

五、通过JDBC连接数据库

Spark SQL还包括一个可以通过JDBC从其他数据库读取数据的数据源，并返回一个DataFrame，在Spark SQL很容易处理，或者Join其他的数据源。除了Scala语言，Java或Python语言也很容易操作而不需要提供一个Class Tag。（不同于Spark SQL JDBC server允许其他应用程序使用Spark SQL运行查询。）

在Spark类路径中包含特定数据库的JDBC驱动程序，如通过Spark Shell连接postgresql命令：

SPARK_CLASSPATH=postgresql-9.3-1102-jdbc41.jar bin/spark-shell
val jdbcDF = sqlContext.load("jdbc", Map(
   "url" -> "jdbc:postgresql:dbserver",
   "dbtable" -> "schema.tablename"))

使用数据源API，加载远程数据库的表作为一个DataFrame和Spark SQL临时表

文章来源：《Spark核心技术与高级应用》 作者：于俊；向海；代其锋；马海平

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