一、SparkSQL基础知识

1.SparkSQL介绍

Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身，SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。

• SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。
• 能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。

2.Spark on Hive 和 Hive on Spark

Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。
Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。（基本不用）

3.DataFrame

DataFrame.png

DataFrame也是一个分布式数据容器。与RDD类似，然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还掌握数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。从API易用性的角度上 看， DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。
DataFrame的底层封装的是RDD，只不过RDD的泛型是Row类型。

4.SparkSQL的数据源

SparkSQL的数据源可以是JSON类型的字符串，JDBC,Parquent,Hive，HDFS等。

5.SparkSQL底层架构

首先拿到sql后解析一批未被解决的逻辑计划，再经过分析得到分析后的逻辑计划，再经过一批优化规则转换成一批最佳优化的逻辑计划，再经过SparkPlanner的策略转化成一批物理计划，随后经过消费模型转换成一个个的Spark任务执行。

6.谓词下推（predicate Pushdown）

谓词下推.png

二、创建DataFrame的几种方式

1.读取json格式的文件创建DataFrame

• 读取json文件
  CreateDataFrameFromJsonFile.scala
• 读取嵌套的json格式文件
  readNestJsonFile.scala
• 读取嵌套的jsonArray数组格式文件
  readJsonArray.scala

2.通过json格式的RDD创建DataFrame

• Spark1.6中读取json格式的RDD,Spark2.0+只有读取json格式的DataSet
  CreateDataSet.scala
  DataSetWordCount.scala
  CreateDataFrameFromJsonDataSet.scala

3.非json格式的RDD创建DataFrame

• 通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用）
  CreateDataFrameFromRDDWithReflection.scala
• 动态创建Schema将非json格式的RDD转换成DataFrame
  CreateDataFrameFromRDDWithSchema.sca

4.读取parquet文件创建DataFrame

CreateDataFrameFromParquet.scala

5.读取JDBC中的数据创建DataFrame(MySql为例)

CreateDataFrameFromMySQL.scala

6.读取Hive中的数据加载成DataFrame

CreateDataFrameFromHive.scala

三、Spark On Hive的配置

1.在Spark客户端配置Hive On Spark

在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml：
配置hive的metastore路径

<configuration>
   <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://node1:9083</value>
   </property>
</configuration>

2.启动Hive的metastore服务

hive --service metastore

3.启动zookeeper集群，启动HDFS集群。

4.启动SparkShell 读取Hive中的表总数，对比hive中查询同一表查询总数测试时间。

./spark-shell 
--master spark://node1:7077,node2:7077 
 --executor-cores 1 
--executor-memory 1g 
--total-executor-cores 1
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
val hc = new HiveContext(sc)
hc.sql("show databases").show
hc.sql("user default").show
hc.sql("select count(*) from jizhan").show

如果使用Spark on Hive 查询数据时，出现错误：

Cause by: java.net.UnknownHostException:XXX

找不到HDFS集群路径，要在客户端机器conf/spark-env.sh中设置HDFS的路径：

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

四、UDF和UDAF

1.UDF:用户自定义函数

可以自定义类实现UDFX接口
UDF.scala

2.UDAF:用户自定义聚合函数

实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类，实现8个方法，最重要三个方法initialize update merge
UDAF.scala

五、开窗函数

格式：
row_number() over (partitin by XXX order by XXX)
row_number() 开窗函数是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个的值，相当于 分组取topN
如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext来执行，HiveContext默认情况下在本地无法创建。在MySql8之后也增加了开窗函数。

OverFunctioOnMySQL.scala
OverFunctionOnHive.scala