掌握Data Frame基础操作思维导图

弓长-张

2024-05-07

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基础操作

编程数据

数据模型

对象创建，数据查看，数据查询等内容讲解

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思维导图大纲

Spark SQL提供了一个抽象的编程数据模型DataFrame，DataFrame是由SchemaRDD发展而来的，从Spark 1.3.0开始，SchemaRDD更名为DataFrame。SchemaRDD直接继承自RDD，而DataFrame则自身实现RDD的绝大多数功能。可以将Spark SQL的DataFrame理解为一个分布式的Row对象的数据集合，该数据集合提供了由列组成的详细模式信息。本节的任务是学习DataFrame对象的创建方法及基础的操作。

创建Data Frame对象

1. 通过结构化数据文件创建DataFrame

一般情况下，结构化数据文件存储在HDFS中，较为常见的结构化数据文件是Parquet文件或JSON文件。 Spark SQL可以通过load()方法将HDFS上的结构化文件数据转换为DataFrame，load()方法默认导入的文件格式是Parquet。若加载JSON格式的文件数据，将其转换为DataFrame，则还需要使用format()方法。也可以直接使用json()方法将JSON文件数据转换为DataFrame。

2. 通过外部数据库创建DataFrame

Spark SQL可以从外部数据库（比如MySQL、Oracle等数据库）中创建DataFrame。使用这种方式创建DataFrame需要通过JDBC连接或ODBC连接的方式访问数据库。读取MySQL数据库的表数据

3. 通过RDD创建DataFrame

利用反射机制推断RDD模式，使用这种方式首先需要定义一个case class，因为只有case class才能被Spark隐式地转换为DataFrame。

4. 通过Hive中的表创建DataFrame

使用SparkSession对象并调用sql()方法查询Hive中的表数据并将其转换成DataFrame。

查看Data Frame数据

查看及获取数据的常用函数或方法

printSchema（打印数据模式）

printSchema函数查看数据模式，打印出列的名称和类型

show（查看数据）

show()

显示前20条记录

show(numRows:Int)

显示numRows条

show(truncate:Boolean)

是否最多只显示20个字符，默认为true

show(numRows:Int,truncate:Boolean)

显示numRows条记录并设置过长字符串的显示格式

show(true)

show()方法与show(true)方法一样，只显示前20条记录并且最多只显示20个字符若是要显示所有字符，需要使用show(false)方法

show(numRows:Int)

查看前n行记录

first/head/take/takeAsList（获取若干行数据）

first

获取第一行记录

head(n:Int)

获取前n行记录

take(n:Int)

获取前n行记录

takeAsList(n:Int)

获取前n行数据，并以列表的形式展现

collect/collectAsList（获取所有数据）

collect方法可以将DataFrame中的所有数据都获取到，并返回一个数组。

collectAsList方法可以获取所有数据，返回一个列表。

掌握Data Frame数据查询

将DataFrame注册成为临时表，然后通过SQL语句进行查询

直接在DataFrame对象上进行查询，DataFrame提供了很多查询的方法

where

条件查询

select/selectExpr/col/apply

查询指定字段的数据信息

limit

查询前n行记录

order by

排序查询

group by

分组查询

join

连接查询

掌握Data Frame输出操作

save()方法可以将DataFrame数据保存成文件。 saveAsTable()方法可以将DataFrame数据保存成持久化的表，并在Hive的元数据库中创建一个指针指向该表的位置，持久化的表会一直保留，即使Spark程序重启也没有影响，只要连接至同一个元数据服务即可读取表数据。读取持久化表时，只需要用表名作为参数，调用spark.table()方法方法即可得到对应DataFrame。默认情况下，saveAsTable()方法会创建一个内部表，表数据的位置是由元数据服务控制的。如果删除表，那么表数据也会同步删除

将DataFrame数据保存为文件，步骤如下。 1.首先创建一个映射对象，用于存储save()方法需要用到的数据，这里将指定文件的头信息及文件的保存路径。 2.从user数据中选择出userId、gender和age这3列字段的数据。 3.调用save()方法将步骤中的DataFrame数据保存至copyOfUser.json文件夹中。 4.在HDFS的/user/root/sparkSql目录下查看保存结果。

使用saveAsTable()方法将DataFrame对象copyOfUser保存为copyUser表。

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