基本操作

Spark SQL中的DataFrame類似于一張關系型數據表。在關系型數據庫中對單表或進行的查詢操作，在DataFrame中都可以通過調用其API接口來實現。可以參考，Scala提供的DataFrame API。

　　本文中的代碼基于Spark-1.6.2的文檔實現。

一、DataFrame對象的生成

　　Spark-SQL可以以其他RDD對象、parquet文件、json文件、hive表，以及通過JDBC連接到其他關系型數據庫作為數據源來生成DataFrame對象。本文將以MySQL數據庫為數據源，生成DataFrame對象后進行相關的DataFame之上的操作。
　　文中生成DataFrame的代碼如下：

object DataFrameOperations {
  def main (args: Array[String ]) {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName( "Spark SQL DataFrame Operations").setMaster( "local[2]" )
    val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)

    val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
    val url = "jdbc:mysql://m000:3306/test"

    val jdbcDF = sqlContext.read.format( "jdbc" ).options(
      Map( "url" -> url,
        "user" -> "root",
        "password" -> "root",
        "dbtable" -> "spark_sql_test" )).load()

    val joinDF1 = sqlContext.read.format( "jdbc" ).options(
      Map("url" -> url ,
        "user" -> "root",
        "password" -> "root",
        "dbtable" -> "spark_sql_join1" )).load()

    val joinDF2 = sqlContext.read.format( "jdbc" ).options(
      Map ( "url" -> url ,
        "user" -> "root",
        "password" -> "root",
        "dbtable" -> "spark_sql_join2" )).load()

    ... ...
  }
}

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　　后續代碼都在上面... ...處。

二、DataFrame對象上Action操作

1、show：展示數據

　　以表格的形式在輸出中展示jdbcDF中的數據，類似于select * from spark_sql_test的功能。
　　show方法有四種調用方式，分別為，
（1）show
　　只顯示前20條記錄。
　　示例：

jdbcDF.show

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　　結果：
　　

（2）show(numRows: Int)
　　顯示numRows條
　　示例：

jdbcDF.show(3)

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　　結果：
　　

（3）show(truncate: Boolean)
　　是否最多只顯示20個字符，默認為true。
　　示例：

jdbcDF.show(true)
jdbcDF.show(false)

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　　結果：
　　

（4）show(numRows: Int, truncate: Boolean)
　　綜合前面的顯示記錄條數，以及對過長字符串的顯示格式。
　　示例：

jdbcDF.show(3, false)

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　　結果：
　　

2、collect：獲取所有數據到數組

　　不同于前面的show方法，這里的collect方法會將jdbcDF中的所有數據都獲取到，并返回一個Array對象。

jdbcDF.collect()

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　　結果如下，結果數組包含了jdbcDF的每一條記錄，每一條記錄由一個GenericRowWithSchema對象來表示，可以存儲字段名及字段值。
　　

3、collectAsList：獲取所有數據到List

　　功能和collect類似，只不過將返回結構變成了List對象，使用方法如下

jdbcDF.collectAsList()

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　　結果如下，
　　

4、describe(cols: String*)：獲取指定字段的統計信息

　　這個方法可以動態的傳入一個或多個String類型的字段名，結果仍然為DataFrame對象，用于統計數值類型字段的統計值，比如count, mean, stddev, min, max等。
　　使用方法如下，其中c1字段為字符類型，c2字段為整型，c4字段為浮點型

jdbcDF .describe("c1" , "c2", "c4" ).show()

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　　結果如下，
　　

5、first, head, take, takeAsList：獲取若干行記錄

　　這里列出的四個方法比較類似，其中
　　（1）first獲取第一行記錄
　　（2）head獲取第一行記錄，head(n: Int)獲取前n行記錄
　　（3）take(n: Int)獲取前n行數據
　　（4）takeAsList(n: Int)獲取前n行數據，并以List的形式展現
　　以Row或者Array[Row]的形式返回一行或多行數據。first和head功能相同。
　　take和takeAsList方法會將獲得到的數據返回到Driver端，所以，使用這兩個方法時需要注意數據量，以免Driver發生OutOfMemoryError

　　使用和結果略。

二、DataFrame對象上的條件查詢和join等操作

　　以下返回為DataFrame類型的方法，可以連續調用。

1、where條件相關

（1）where(conditionExpr: String)：SQL語言中where關鍵字后的條件
　　傳入篩選條件表達式，可以用and和or。得到DataFrame類型的返回結果，
　　示例：

jdbcDF .where("id = 1 or c1 = 'b'" ).show()

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　　結果，
　　

（2）filter：根據字段進行篩選
　　傳入篩選條件表達式，得到DataFrame類型的返回結果。和where使用條件相同
　　示例：

jdbcDF .filter("id = 1 or c1 = 'b'" ).show()

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　　結果，
　　

2、查詢指定字段

（1）select：獲取指定字段值
　　根據傳入的String類型字段名，獲取指定字段的值，以DataFrame類型返回
　　示例：

jdbcDF.select( "id" , "c3" ).show( false)

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　　結果：
　　

　　還有一個重載的select方法，不是傳入String類型參數，而是傳入Column類型參數。可以實現select id, id+1 from test這種邏輯。

jdbcDF.select(jdbcDF( "id" ), jdbcDF( "id") + 1 ).show( false)

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　　結果：
　　

　　能得到Column類型的方法是apply以及col方法，一般用apply方法更簡便。

（2）selectExpr：可以對指定字段進行特殊處理
　　可以直接對指定字段調用UDF函數，或者指定別名等。傳入String類型參數，得到DataFrame對象。
　　示例，查詢id字段，c3字段取別名time，c4字段四舍五入：

jdbcDF .selectExpr("id" , "c3 as time" , "round(c4)" ).show(false)

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　　結果，
　　

（3）col：獲取指定字段
　　只能獲取一個字段，返回對象為Column類型。
　　val idCol = jdbcDF.col(“id”)果略。

（4）apply：獲取指定字段
　　只能獲取一個字段，返回對象為Column類型
　　示例：

val idCol1 = jdbcDF.apply("id")
val idCol2 = jdbcDF("id")

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　　結果略。

（5）drop：去除指定字段，保留其他字段
　　返回一個新的DataFrame對象，其中不包含去除的字段，一次只能去除一個字段。
　　示例：

jdbcDF.drop("id")
jdbcDF.drop(jdbcDF("id"))

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　　結果：
　　

3、limit

　　limit方法獲取指定DataFrame的前n行記錄，得到一個新的DataFrame對象。和take與head不同的是，limit方法不是Action操作。

jdbcDF.limit(3).show( false)

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　　結果，
　　

4、order by

（1）orderBy和sort：按指定字段排序，默認為升序
　　示例1，按指定字段排序。加個-表示降序排序。sort和orderBy使用方法相同

jdbcDF.orderBy(- jdbcDF("c4")).show(false)
// 或者
jdbcDF.orderBy(jdbcDF("c4").desc).show(false)

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　　結果，
　　

　　示例2，按字段字符串升序排序

jdbcDF.orderBy("c4").show(false)

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　　結果，
　　

（2）sortWithinPartitions
　　和上面的sort方法功能類似，區別在于sortWithinPartitions方法返回的是按Partition排好序的DataFrame對象。

5、group by

（1）groupBy：根據字段進行group by操作
　　groupBy方法有兩種調用方式，可以傳入String類型的字段名，也可傳入Column類型的對象。
　　使用方法如下，

jdbcDF .groupBy("c1" )
jdbcDF.groupBy( jdbcDF( "c1"))

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（2）cube和rollup：group by的擴展
　　功能類似于SQL中的group by cube/rollup，略。

（3）GroupedData對象
　　該方法得到的是GroupedData類型對象，在GroupedData的API中提供了group by之后的操作，比如，

• max(colNames: String*)方法，獲取分組中指定字段或者所有的數字類型字段的最大值，只能作用于數字型字段
• min(colNames: String*)方法，獲取分組中指定字段或者所有的數字類型字段的最小值，只能作用于數字型字段
• mean(colNames: String*)方法，獲取分組中指定字段或者所有的數字類型字段的平均值，只能作用于數字型字段
• sum(colNames: String*)方法，獲取分組中指定字段或者所有的數字類型字段的和值，只能作用于數字型字段

• count()方法，獲取分組中的元素個數

  　　運行結果示例：
  　　count
  　　

  　　max
  　　

  　　這里面比較復雜的是以下兩個方法，
  agg，該方法和下面介紹的類似，可以用于對指定字段進行聚合操作。

pivot

6、distinct

（1）distinct：返回一個不包含重復記錄的DataFrame
　　返回當前DataFrame中不重復的Row記錄。該方法和接下來的dropDuplicates()方法不傳入指定字段時的結果相同。
　　示例：

jdbcDF.distinct()

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　　結果，
　　

（2）dropDuplicates：根據指定字段去重
　　根據指定字段去重。類似于select distinct a, b操作
　　示例：

jdbcDF.dropDuplicates(Seq("c1"))

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　　結果：
　　

7、聚合

　　聚合操作調用的是agg方法，該方法有多種調用方式。一般與groupBy方法配合使用。
　　以下示例其中最簡單直觀的一種用法，對id字段求最大值，對c4字段求和。

jdbcDF.agg("id" -> "max", "c4" -> "sum")

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　　結果：
　　

8、union

　　unionAll方法：對兩個DataFrame進行組合
　　類似于SQL中的UNION ALL操作。
　　示例：

jdbcDF.unionALL(jdbcDF.limit(1))

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　　結果：
　　

9、join

　　重點來了。在SQL語言中用得很多的就是join操作，DataFrame中同樣也提供了join的功能。
　　接下來隆重介紹join方法。在DataFrame中提供了六個重載的join方法。
（1）、笛卡爾積

joinDF1.join(joinDF2)

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（2）、using一個字段形式
　　下面這種join類似于a join b using column1的形式，需要兩個DataFrame中有相同的一個列名，

joinDF1.join(joinDF2, "id")

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　　joinDF1和joinDF2根據字段id進行join操作，結果如下，using字段只顯示一次。
　　

（3）、using多個字段形式
　　除了上面這種using一個字段的情況外，還可以using多個字段，如下

joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name")）

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（4）、指定join類型
　　兩個DataFrame的join操作有inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi類型。在上面的using多個字段的join情況下，可以寫第三個String類型參數，指定join的類型，如下所示

joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name"), "inner"）

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（5）、使用Column類型來join
　　如果不用using模式，靈活指定join字段的話，可以使用如下形式

joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1("id" ) === joinDF2( "t1_id"))

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　　結果如下，
　　

（6）、在指定join字段同時指定join類型
　　如下所示

joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1("id" ) === joinDF2( "t1_id"), "inner")

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10、獲取指定字段統計信息

　　stat方法可以用于計算指定字段或指定字段之間的統計信息，比如方差，協方差等。這個方法返回一個DataFramesStatFunctions類型對象。
　　下面代碼演示根據c4字段，統計該字段值出現頻率在30%以上的內容。在jdbcDF中字段c1的內容為"a, b, a, c, d, b"。其中a和b出現的頻率為2 / 6，大于0.3

jdbcDF.stat.freqItems(Seq ("c1") , 0.3).show()

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　　結果如下：
　　

11、獲取兩個DataFrame中共有的記錄

　　intersect方法可以計算出兩個DataFrame中相同的記錄，

jdbcDF.intersect(jdbcDF.limit(1)).show(false)

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　　結果如下：
　　

12、獲取一個DataFrame中有另一個DataFrame中沒有的記錄

　　示例：

jdbcDF.except(jdbcDF.limit(1)).show(false)

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　　結果如下，
　　

13、操作字段名

（1）withColumnRenamed：重命名DataFrame中的指定字段名
　　如果指定的字段名不存在，不進行任何操作。下面示例中將jdbcDF中的id字段重命名為idx。

jdbcDF.withColumnRenamed( "id" , "idx" )

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　　結果如下：
　　

（2）withColumn：往當前DataFrame中新增一列
　　whtiColumn(colName: String , col: Column)方法根據指定colName往DataFrame中新增一列，如果colName已存在，則會覆蓋當前列。
　　以下代碼往jdbcDF中新增一個名為id2的列，

jdbcDF.withColumn("id2", jdbcDF("id")).show( false)

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　　結果如下，
　　

14、行轉列

　　有時候需要根據某個字段內容進行分割，然后生成多行，這時可以使用explode方法
　　下面代碼中，根據c3字段中的空格將字段內容進行分割，分割的內容存儲在新的字段c3_中，如下所示

jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String => time.split( " " )}

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　　結果如下，
　　

15、其他操作

　　API中還有na, randomSplit, repartition, alias, as方法，待后續補充。

http://blog.csdn.net/dabokele/article/details/52802150