简介
Spark SQL是Apache Spark生态系统中的一个组件，用于处理结构化和半结构化数据。它提供了类似SQL的查询语言和API，同时还支持了许多高级功能，如嵌套数据类型、复杂数据类型、数据流处理和机器学习集成等。在本文中，我们将探讨Spark SQL的一些基础知识。
DataFrame
Spark SQL的核心概念是DataFrame，它是一个分布式的数据集合。DataFrame可以从各种数据源中创建，如Hive表、JSON文件、Parquet文件等。我们可以像SQL一样对DataFrame进行查询、转换和过滤等操作。
创建DataFrame
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Spark SQL Basic")
.config("spark.some.config.option", "some-value")
.getOrCreate()
val df = spark.read.json("examples/people.json")
DataFrame操作
通过DataFrame，我们可以进行一系列的操作。
查询数据
df.select("name").show()
过滤数据
df.filter(df("age") > 30).show()
分组和聚合
df.groupBy("age").count().show()
SQL查询
Spark SQL提供了使用SQL进行查询的能力，我们可以使用SQL语法对DataFrame进行查询。
注册表
我们需要先将DataFrame注册为一个临时表，然后才能对其进行SQL查询。
df.createOrReplaceTempView("people")
SQL查询
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age > 30")
sqlDF.show()
Dataset
Dataset是Spark SQL 1.6引入的一个新概念，它是一个强类型的数据集合。与DataFrame相比，Dataset允许在编译时进行类型检查，并提供了更丰富的API。
创建Dataset
val caseClassesDS = Seq(Person("Andy", 32), Person("Ben", 25)).toDS()
Dataset操作
使用Dataset，我们可以进行更多的类型安全操作。
查询数据
caseClassesDS.select("name").show()
过滤数据
caseClassesDS.filter(_.age > 30).show()
分组和聚合
caseClassesDS.groupBy("age").count().show()
结论
Spark SQL是一个强大的组件，它提供了方便的查询语言和丰富的API，能够帮助我们处理各种结构化和半结构化数据。通过本文的介绍，我们了解了如何使用DataFrame和Dataset进行数据操作，并且学会了使用SQL查询语句对数据进行分析。希望本文对你对Spark SQL的学习有所帮助！
本文来自极简博客，作者：文旅笔记家，转载请注明原文链接：Spark SQL基础知识
