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基本介紹

模型和模型是 SQL 提供的兩個編程抽象。核心編程主要是使用和模型進行編程，以及它們之間的關系和轉換。

在 Core 中，如果要執行應用程序，首先需要構建上下文環境對象。 SQL其實可以理解為Core的一種封裝。不僅封裝了模型，還封裝了上下文環境對象。

舊版本提供了兩個SQL查詢起點：

是最新的SQL查詢的起點，本質上是and的組合，所以ApI可以在on上使用，也可以在on上使用。內部封裝了，所以計算實際上是由.

SQL ApI 允許直接使用，無需注冊臨時表或生成 SQL 表達式。 ApI 既有操作又有操作。

創建

在SQL中，是創建和執行SQL的入口。共有三種創建方式：

(1）由

的數據源創建

①進入

[xzc@hadoop102 spark-local]$ bin/spark-shell

②查看支持文件創建的數據源格式

scala> spark.read.

③在

的bin/data目錄下創建user.json文件

{"username": "zhangsan","age":20}
{"username": "lisi", "age":30}
{"username": "wangwu", "age":40}

④讀取json文件創建

scala> val df = spark.read.json("data/user.json")

⑤顯示結果

scala> df.show

(2）從RDD轉換

在IDEA中開發程序時，如果需要RDD和DF或DS的互操作，需要引入如下代碼：

import spark.implicits._ 

這里不是包名in，而是創建對象的變量名，所以必須先創建對象再導入。這里的對象不能用var聲明，因為只支持引入val修飾的對象。在-中，不需要導入，這個操作是自動完成的。

①在

的bin/data目錄下創建id.txt文件

②讀取txt文件

scala> val idRDD = sc.textFile("data/id.txt") 

③轉換并顯示結果

scala> idRDD.toDF("id").show 

注意：在實際開發中，RDD一般轉換為

scala> case class User(name:String, age:Int) 
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF.show 

(3）從 Hive 查詢返回

Hive 是 SQL 引擎。 SQL 可以在有或沒有 Hive 支持的情況下編譯。包含 Hive 支持的 SQL 可以支持 Hive 表訪問、UDF（用戶自定義函數）和 Hive 查詢語言（/HQL）等。需要強調的是，如果要在 SQL 中包含 Hive 庫，則不需要提前安裝Hive。要將 SQL 連接到已部署的 Hive，您必須將 hive-site.xml 復制到配置文件目錄 ($/conf)。即使沒有部署Hive，SQL仍然可以運行。

下載hive-site.xml文件，需要根據自己的配置修改個別內容

注意：如果你還沒有部署Hivesql編程基礎 pdf，SQL會在當前工作目錄下創建自己的Hive元數據倉庫，稱為它。此外，如果您嘗試使用 (not) 語句創建表，這些表將被放置在您默認文件系統的 /user/hive/ 目錄中（如果您有一個完善的 hdfs-site.xml ，則默認文件系統為HDFS，否則為本地文件系統）。

- Hive 默認支持；代碼中默認不支持，需要手動指定（加個參數即可）。

1） 嵌入式 HIVE

如果你使用內嵌的Hive，你什么都不用做，直接使用即可。

存儲Hive的元數據，默認倉庫地址：$/-

①展示

scala> spark.sql("show tables").show 

②創建表格

scala> spark.sql("create table aa(id int)") 

③將本地數據加載到表格中并顯示

scala> spark.sql("load data local inpath 'data/id.txt' into table aa") 
scala> spark.sql("select * from aa").show 

注意：在實際使用中，幾乎沒有人會使用內置的Hive

2）外的HIVE

如果要連接到外部部署的 Hive，則需要執行以下步驟：

是強類型數據集合，需要提供對應的類型信息。

創建

有兩種創建方式：

(1） with

①創建示例類

scala> case class person(name: String, age: Long) 

②向表格中添加數據并顯示

scala> val caseClassDS = Seq(person("zhangsan",2)).toDS() 
scala> caseClassDS.show 

(2）使用基本類型的序列創建

①創建

scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5).toDS 

②顯示數據

scala> ds.show 

注意：在實際使用中，很少用于將序列轉換成，更多的是通過RDD獲取

將 RDD 轉換為

包含case類的RDD可以自動轉換為case類定義的結構，通過反射將case類屬性轉換為表的列名。 Case 類可以包含復雜的結構，例如 Seq 或 Seq。

scala> case class User(name:String, age:Int) 
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS 

轉換為RDD

其實也是對RDD的封裝，所以可以直接獲取內部RDD

scala> case class User(name:String, age:Int) 
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS 
scala> val rdd = res11.rdd 
scala> rdd.collect 

和轉化

實際上是一個特例，所以它們可以相互轉換。

(1）被轉換為

scala> case class User(name:String, age:Int)  
scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).toDF("name","age") 
scala> val ds = df.as[User] 

（2） 轉換為

scala> val ds = df.as[User] 
scala> val df = ds.toDF 

RDD與RDD的關系

In 為我們提供了兩個新的抽象，即 and。它們和RDD有什么區別？首先從版本生成的角度：

如果給這三個數據結構賦予相同的數據sql編程基礎 pdf，分別計算后，都會給出相同的結果。區別在于它們的執行效率和執行方法。在以后的版本中，可能會逐漸取代RDD，成為唯一的ApI接口。

三者的共同點

（1）RDD，都是平臺下的分布式彈性數據集，為處理超大數據提供了便利；

(2）三者都有惰性機制，創建轉換的時候，比如map方法，不會立即執行，只有遇到比如，三者才會開始遍歷操作；

(3）三者有很多常用的功能，比如，排序等；

(4）很多操作都需要這個包：.._(創建對象后嘗試直接導入)

(5）三者會根據內存情況自動緩存操作，這樣即使數據量很大也不必擔心內存溢出

(6）三個都有

的概念

(7）和兩者都可以使用模式匹配來獲取每個字段的值和類型

三者的區別

(1）RDD

(2）

(3）

三者相互轉換。

分享文章：sql編程基礎pdfSQL的ApI允許直接使用而不用必須去注冊臨時表
標題路徑：http://m.newbst.com/news32/297482.html

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