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本篇内容介绍了“Spark SQL配置及使用的方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
XY个人记
SparkSQL是spark的一个模块，主入口是SparkSession，将SQL查询与Spark程序无缝混合。DataFrames和SQL提供了访问各种数据源（通过JDBC或ODBC连接）的常用方法包括Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON和JDBC。您甚至可以跨这些来源加入数据。以相同方式连接到任何数据源。Spark SQL还支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF，允许您访问现有的Hive仓库。
Spark SQL包括基于成本的优化器，列式存储和代码生成，以快速进行查询。同时，它使用Spark引擎扩展到数千个节点和多小时查询，该引擎提供完整的中间查询容错。不要担心使用不同的引擎来获取历史数据。
Spark2.0之前
入口：SQLContext和HiveContext
SQLContext：主要DataFrame的构建以及DataFrame的执行，SQLContext指的是spark中SQL模块的程序入口
HiveContext：是SQLContext的子类，专门用于与Hive的集成，比如读取Hive的元数据，数据存储到Hive表、Hive的窗口分析函数等
Spark2.0之后
入口：SparkSession（spark应用程序的一个整体入口），合并了SQLContext和HiveContext
SparkSQL核心抽象：DataFrame/Dataset type DataFrame = Dataset[Row] //type 给某个数据类型起个别名
SparkSQL除了支持直接的HQL语句的查询外，还支持通过DSL语句/API进行数 据的操作，主要DataFrame API列表如下：
select：类似于HQL语句中的select，获取需要的字段信息
where/filter：类似HQL语句中的where语句，根据给定条件过滤数据
sort/orderBy: 全局数据排序功能，类似Hive中的order by语句，按照给定字段进行全部 数据的排序
sortWithinPartitions：类似Hive的sort by语句，按照分区进行数据排序
groupBy：数据聚合操作
limit：获取前N条数据记录
集成步骤：
-1. namenode和datanode启动
-2. 将hive配置文件软连接或者复制到spark的conf目录下面
$ ln -s /opt/modules/apache/hive-1.2.1/conf/hive-site.xml or $ cp /opt/modules/apache/hive-1.2.1/conf/hive-site.xml ./
-3. 根据hive-site.xml中不同配置项，采用不同策略操作
根据hive.metastore.uris参数
-a. 当hive.metastore.uris参数为空的时候（默认值）
将Hive元数据库的驱动jar文件添加spark的classpath环境变量中即可完成SparkSQL到hive的集成
-b. 当hive.metastore.uris非空时候
-1. 启动hive的metastore服务
./bin/hive --service metastore &
-2. 完成SparkSQL与Hive集成工作
-4.启动spark-SQL（$ bin/spark-sql）时候 发现报错：
java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:366)
at java.net.URLClassLoader$1.run(URLClassLoader.java:355)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)
at java.lang.Class.forName0(Native Method)
at java.lang.Class.forName(Class.java:270)
at org.apache.spark.util.Utils$.classForName(Utils.scala:228)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:693)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:185)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:210)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:124)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)
Failed to load main class org.apache.spark.sql.hive.thriftserver.SparkSQLCLIDriver.
You need to build Spark with -Phive and -Phive-thriftserver.
解决办法：将spark源码中sql/hive-thriftserver/target/spark-hive-thriftserver_2.11-2.0.2.jar拷贝到spark的jars目录下
完成。（查看数据库 spark-sql (default)> show databases; ，它操作的都是Hive）
编写两个简单的SQL
spark-sql (default)> select * from emp;
也可以做两张变的jion
spark-sql (default)> select a.*,b.* from emp a left join dept b on a.deptno = b.deptno;
可以对表进行一个缓存操作3
> cache table emp; #缓存操作 > uncache table dept; #清除缓存操作 > explain select * from emp; #执行计划
我们可以看到相应的Storage信息，执行完清除缓存操作后下面的Stages操作消失
启动一个Spark Shell，可以直接在shell里面编写SQL语句
$ bin/spark-shell
#可以在shell里面写sql
scala> spark.sql("show databases").show
scala> spark.sql("use common").show
scala> spark.sql("select * from emp a join dept b on a.deptno = b.deptno").show
用一个变量名称接收DataFrame
比如使用registerTempTable注册一个临时表。注：临时表是所有数据库公有的不需要指定数据库
scala> df.registerTempTable("table_regis01")
在我们的4040页面Environment节点下的Classpath Entries节点里可以看到我们服务所依赖的jar包。http://hadoop01.com:4040/environment/
1.直接添加驱动jar到${SPARK_HOME}/jars
2. 使用参数--jars 添加本地jar包
./bin/spark-shell --jars jars/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar,/opt/modules/hive-1.2.1/lib/servlet-api-2.5.jar
添加多个本地jar的话，用逗号隔开
./bin/spark-shell --jars jars/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar,/opt/modules/hive-1.2.1/lib/*
注意：不能使用*去添加jar包，如果想要添加多个依赖jar，只能一个一个去添加
3. 使用参数--packages添加maven中的第三方jar文件
. bin/spark-shell --packages mysql:mysql-connector-java:5.1.28
可以使用逗号隔开给定多个，格式（groupId:artifactId:version）
(底层执行原理先从maven中央库下载本地没有的第三方jar文件到本地，jar文件会先下载到本地的/home/ijeffrey/.ivy2/jars目录下，最后通过spark.jars来控制添加classpath中)
--exclude-packages 去掉不需要的包
--repositories maven源，指定URL连接
4. 使用SPARK_CLASSPATH环境变量给定jar文件路径
编辑spark-env.sh文件
SPARK_CLASSPATH=/opt/modules/apache/spark-2.0.2/external_jars/* 外部jar的路径
5. 将第三方jar文件打包到最终的jar文件中
在IDEA中添加依赖jar到最终的需要运行的spark应用的jar中
ThriftServer底层就是Hive的HiveServer2服务，下面是客户端连接Hive Server2 方法的相关连接
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/HiveServer2+Clients#HiveServer2Clients-JDBC
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+WindowingAndAnalytics #hiveserver2的配置
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Setting+Up+HiveServer2
配置：
-1. ThriftServer服务运行的Spark环境必须完成SparkSQL和Hive的集成
-2. hive-site.xml中配置hiveserver2服务的相关参数
<!-- 监听的端口号 --> <property> <name>hive.server2.thrift.bind.port</name> <value>10000</value> </property> <!-- 监听的主机名 --> <property> <name>hive.server2.thrift.bind.host</name> <value>hadoop01.com</value> </property>
-3. 启动hive的元数据服务
$ ./bin/hive --service metastore &
-4. 启动spark的thriftserver服务，也是一个SparkSubmit服务
$ sbin/start-thriftserver.sh
也可以看到相应的WEBUI界面，比之前的多了一个JDBC/ODBC Server
注意：如果需要启动Spark ThriftServer 服务，需要关闭hiveserver2 服务
-1. 查看进程是否存在
jps -ml | grep HiveThriftServer2
-2. 查看WEB界面是否正常
有JDBC/ODBC Server这个选项就是正常的
-3. 通过spark自带的beeline命令
./bin/beeline
-4. 通过jdbc来访问spark的ThriftServer接口
$ bin/beeline #启动beeline #可以使用!help查看相应的命令 beeline> !help #如connect beeline> !connect Usage: connect <url> <username> <password> [driver] #这样可以多个用户连接 beeline> !connect jdbc:hive2://hadoop01.com:10000 #退出 beeline> !quit
连接成功，在4040 页面也可以看到我们连接的hive
注：如果报错
No known driver to handle "jdbc:hive2://hadoop01.com:10000"
说明缺少了hive的驱动jar，在我们编译好的源码中hive-jdbc-1.2.1.spark2.jar 找到并copy到spark的jars中
向我们java连接mysql一样，我们使用scala来连接ThriftServer
package com.jeffrey
import java.sql.DriverManager
object SparkJDBCThriftServerDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1 添加驱动
val driver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"
Class.forName(driver)
//2 构建连接对象
val url = "jdbc:hive2://hadoop01.com:10000"
val conn = DriverManager.getConnection(url,"ijeffrey","123456")
//3 sql 语句执行
conn.prepareStatement("use common").execute()
var pstmt = conn.prepareStatement("select empno,ename,sal from emp")
var rs = pstmt.executeQuery()
while (rs.next()){
println(s"empno = ${rs.getInt("empno")} " +
s"ename=${rs.getString("ename")} " +
s" sal=${rs.getDouble("sal")}")
}
println("---------------------------------------------------------------------------")
pstmt = conn.prepareStatement("select empno,ename,sal from emp where sal > ? and ename = ?")
pstmt.setDouble(1,3000)
pstmt.setString(2,"KING")
rs = pstmt.executeQuery()
while (rs.next()){
println(s"empno = ${rs.getInt("empno")} " +
s"ename=${rs.getString("ename")} " +
s" sal=${rs.getDouble("sal")}")
}
rs.close()
pstmt.close()
conn.close()
}
}执行结果：
1. 将案例数据上传到HDFS上
样例数据在${SPARK_HOME}/examples/src/main/resources/*
2. 编写SparkSQL程序
启动一个spark-shell进行编写
scala> val path = "/spark/data/people.json"
scala> val df = spark.read.json(path)
scala> df.registerTempTable("tmp04") //通过DataFrame注册一个临时表
scala> spark.sql("show tables").show //通过SQL语句进行操作
scala> spark.sql("select * from tmp04").show
#saveAsTable 使用之前 先要use table
scala> spark.sql("select * from tmp04").write.saveAsTable("test01")
#overwrite 覆盖 append 拼接 ignore 忽略
scala> spark.sql("select * from tmp01").write.mode("overwrite").saveAsTable("test01")
scala> spark.sql("select * from tmp01").write.mode("append").saveAsTable("test01")
scala> spark.sql("select * from tmp01").write.mode("ignore").saveAsTable("test01")saveAsTable("test01")默认保存到一张不存在的表中（test01不是临时表），如果表存在的话就会报错
SaveMode四种情况：
Append：拼接
Overwrite: 重写
ErrorIfExists：如果表已经存在，则报错，默认就是这一种，存在即报错
Ignore：如果表已经存在了，则忽略这一步操作
除了spark.read.json的方式去读取数据外，还可以使用spark.sql的方式直接读取数据
scala> spark.sql("select * from json.`/spark/data/people.json` where age is not null").show
+---+------+
|age| name|
+---+------+
| 30| Andy|
| 19|Justin|
+---+------+
# hdfs上的路径使用`(反票号)引起来在IDEA中集成Hive的话，需要将hive-site.xml文件放到resources目录下面
package com.jeffrey.sql
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}
object HiveJoinMySQLDemo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
System.setProperty("hadoop.home.dir","D:\\hadoop-2.7.3")
// 1.构建SparkSession
val warehouseLocation = "/user/hive/warehouse"
val spark = SparkSession
.builder()
.master("local") //如果放到集群运行需要注释掉
.appName("RDD 2 DataFrame")
.config("spark.sql.warehouse.dir",warehouseLocation)
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()
import spark.implicits._
import spark.sql
val url = "jdbc:mysql://hadoop01.com:3306/test"
val table = "tb_dept"
val props = new Properties()
props.put("user","root")
props.put("password","123456")
// 1.Hive表数据导入到MySQL中 在shell中可以使用paste写多行
spark.read.table("common.dept")
.write
.mode(SaveMode.Overwrite)
.jdbc(url,table,props)
// 2.Hive和MySQL的join操作
//2.1 读取MySQL的数据
val df: DataFrame = spark
.read
.jdbc(url,table,props)
df.createOrReplaceTempView("tmp_tb_dept")
//2.1 数据聚合
spark.sql(
"""
|select a.*,b.dname,b.loc
|from common.emp a
|join tmp_tb_dept b on a.deptno = b.deptno
""".stripMargin).createOrReplaceTempView("tmp_emp_join_dept_result")
spark.sql("select * from tmp_emp_join_dept_result").show()
// 对表进行缓存的方法
spark.read.table("tmp_emp_join_dept_result").cache()
spark.catalog.cacheTable("tmp_emp_join_dept_result")
//输出到HDFS上
// 方法一
/*spark
.read
.table("tmp_emp_join_dept_result")
.write.parquet("/spark/sql/hive_join_mysql")*/
// 方法二
spark
.read
.table("tmp_emp_join_dept_result")
.write
.format("parquet")
.save(s"hdfs://hadoop01.com:8020/spark/sql/hive_join_mysql/${System.currentTimeMillis()}")
//输出到Hive中，并且是parquet格式 按照deptno分区
spark
.read
.table("tmp_emp_join_dept_result")
.write
.format("parquet")
.partitionBy("deptno")
.mode(SaveMode.Overwrite)
.saveAsTable("hive_emp_dept")
println("------------------------------------------------------------")
spark.sql("show tables").show()
//清空缓存
spark.catalog.uncacheTable("tmp_emp_join_dept_result")
}
}可以打成jar文件放在集群上执行
bin/spark-submit \ --class com.jeffrey.sql.HiveJoinMySQLDemo \ --master yarn \ --deploy-mode client \ /opt/datas/jar/hivejoinmysql.jar bin/spark-submit \ --class com.jeffrey.sql.HiveJoinMySQLDemo \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ /opt/datas/logAnalyze.jar
以上即使Spark SQL的基本使用。
HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。
☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数
☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
“Spark SQL配置及使用的方法是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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