spark SQL编程动手实战-01

首先创建SparkContext上下文:

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接着引入隐身转换,用于把RDD转成SchemaRDD:

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接下来定义一个case class 来用于描述和存储SQL表中的每一行数据:

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接下来要加载数据,这里的测试数据是user.txt文件:

我们创建好use.txt增加内容并上传到hdfs中:

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web控制台查询:

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hdfs命令查询:

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加载数据:

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验证数据是否加载成功:

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注册成为user的table:

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此刻user还是一个MappedRDD:

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执行age 大于13 小于19的SQL查询:

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此刻的teenagers已经隐身转换成SchemaRDD

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通过collect操作触发job的提交和执行:

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结果:

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DSL是Domain Specific Language的缩写,使用DSL我们可以直接基于读取的RDD数据进行SQL操作,无需注册成Table。

我们重新启动下spark-shell:

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同样使用"user.txt"的数据:

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验证user:

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我们这次直接使用SQL查询操作:

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使用toDebugString查看下结果:

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可以发现使用DSL的使用teenagers在内部已经被隐身转换了SchemaRDD的实例

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可以发现与前面那张注册Table方式的结果是一样的


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