Spark-Sql的示例分析

這篇文章主要介紹Spark-Sql的示例分析，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

SparkSQL運(yùn)行架構(gòu)

Spark SQL對SQL語句的處理，首先會將SQL語句進(jìn)行解析（Parse），然后形成一個(gè)Tree，在后續(xù)的如綁定、優(yōu)化等處理過程都是對Tree的操作，而操作的方法是采用Rule，通過模式匹配，對不同類型的節(jié)點(diǎn)采用不同的操作。

spark-sql是用來處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模塊，是入門spark的首要模塊。

技術(shù)的學(xué)習(xí)無非就是去了解它的API，但是Spark有點(diǎn)難，因?yàn)樗睦雍途W(wǎng)上能搜到的基本都是Scala寫的。我們這里使用Java。

入門例子

數(shù)據(jù)處理的第一個(gè)例子通常都是word count，就是統(tǒng)計(jì)一個(gè)文件里每個(gè)單詞出現(xiàn)了幾次。我們也來試一下。

> 這個(gè)例子網(wǎng)上有很多，即使是通過spark實(shí)現(xiàn)的也不少；這里面大部分都是使用Scala寫的，我沒有試過；少部分是通過Java寫的；

Java里面的例子有一些是使用RDD實(shí)現(xiàn)的，只有極個(gè)別是通過DataSet來做的。但即使這一小撮例子，我也跑不通。

所以我自己來嘗試完成這個(gè)例子，看到別人用Scala寫三五行就完成了，而我嘗試了一整天幾無進(jìn)展。在網(wǎng)上東拼西湊熟悉Spark的Java 

還是以我們前面的例子來改：

String logFile = "words";

SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Simple Application").master("local").getOrCreate();

Dataset<String> logData = spark.read().textFile(logFile).cache();

System.out.println("行數(shù)：" + logData.count());這里我不再使用之前的README文件，自己創(chuàng)建了一個(gè)words文件，內(nèi)容隨意寫了一堆單詞。

執(zhí)行程序，可以正常打印出來：

接下來我們需要把句子分割成一個(gè)個(gè)單詞合在一起，然后統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。

> 可能有人會說，這個(gè)簡單，我用Java8的流一下就處理好了：

把行集合通過flatMap處理，每一行通過split(" ")分割成一個(gè)獨(dú)立的單詞集合，再把結(jié)果通過自身groupBy一下就拿到終止數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Map了。

最后把map的key和value的大小拿到就好了。

的確，使用Java就是這樣實(shí)現(xiàn)。但是Spark提供了一套和Java的流API名字和效果類似的工具，區(qū)別是Spark的是分布式API

我們通過Spark的flatMap先來處理一下：

Dataset<String> words = logData.flatMap((FlatMapFunction<String, String>) k -> Arrays.asList(k.split("\\s")).iterator(), Encoders.STRING());
System.out.println("單詞數(shù)：" + words.count());
words.foreach(k -> {
System.out.println("W:" + k);
});

不同于Java的流，spark這個(gè)flatMap的返回值是可以直接訪問結(jié)果的：

> 可能有人留意到spark中函數(shù)式方法的參數(shù)定義和Java差距較大。他們的參數(shù)不太一樣，還多了個(gè)編碼器。目前來講我還不清楚為啥這樣定義，不過印象中編碼器也是spark3的重要優(yōu)化內(nèi)容。

再Java中使用Scala的方法總是有些怪異，Lambda表達(dá)式前面總是需要強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換，只是為了指明參數(shù)類型，否則需要new一個(gè)匿名類。

這個(gè)也花了我不少時(shí)間，后來找到一個(gè)網(wǎng)頁org.apache.spark.sql.Dataset.flatMap java code examples | Tabnine

再往后我迷茫了：

KeyValueGroupedDataset<String, String> group = words.groupByKey((Function1<String, String>) k -> k, Encoders.STRING());

這樣我已經(jīng)group好了，但是返回的不是DataSet，我也不知道這個(gè)返回有啥用，怎么拿到里面的內(nèi)容呢？我費(fèi)了好大勁沒搞定。

比如我發(fā)現(xiàn)count方法會返回一個(gè)DataSet：

看起來正是我想要的，但是當(dāng)我想把它輸出竟然執(zhí)行報(bào)錯(cuò)：

ount.foreach(t -> {
    System.out.println(t);
});

別說foreach了，就算想看看里面的數(shù)量（就像一開始我們查看了文件有幾行那樣）都會報(bào)錯(cuò)，錯(cuò)誤內(nèi)容一樣

count.count();

查了很多資料，大意是說spark的計(jì)算方法都是分布式的，各個(gè)任務(wù)之間需要通信，通信時(shí)需要序列化來傳遞信息。所以上面我們能看文件行數(shù)因?yàn)轭愋褪荢tring，有序列化標(biāo)志；現(xiàn)在生成的是元組，不能序列化。我嘗試了各種方法，甚至自己創(chuàng)建新類模擬了計(jì)算過程還是不行

查了好久資料，比如Job aborted due to stage failure: Task not serializable: | Databricks Spark Knowledge Base (gitbooks.io)依然沒有解決。偶然的機(jī)會找到一個(gè)令人激動(dòng)的網(wǎng)站Spark Groupby Example with DataFrame — SparkByExamples終于解決了我的問題。

使用DataFrame

DataFrame雖然是spark提供的重要工具，但是再Java上并沒有對應(yīng)的類，只是把DataSet的泛型對象改成Row而已。注意這個(gè)Row沒有泛型定義，所以里面有哪些列不知道

可以從一開始就把DataSet轉(zhuǎn)成DataFrame:

但是可以看到要從Row里面拿數(shù)據(jù)比較麻煩。所以目前我只在需要序列化的地方轉(zhuǎn)：

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