SparkSQL

第1章 SparkSQL 概述

1.1 SparkSQL 是什么

Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块。

1.2 Hive and SparkSQL

SparkSQL 的前身是 Shark，给熟悉 RDBMS 但又不理解 MapReduce 的技术人员提供快速上手的工具。

Hive 是早期唯一运行在 Hadoop 上的 SQL-on-Hadoop 工具。但是 MapReduce 计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的 I/O，降低的运行效率，为了提高 SQL-on-Hadoop的效率，大量的 SQL-on-Hadoop 工具开始产生，其中表现较为突出的是：

⚫ Drill

⚫ Impala

⚫ Shark

其中 Shark 是伯克利实验室 Spark 生态环境的组件之一，是基于 Hive 所开发的工具，它修改了下图所示的右下角的内存管理、物理计划、执行三个模块，并使之能运行在 Spark 引擎上。

Shark 的出现，使得 SQL-on-Hadoop 的性能比 Hive 有了 10-100 倍的提高。

但是，随着 Spark 的发展，对于野心勃勃的 Spark 团队来说，Shark 对于 Hive 的太多依赖（如采用 Hive 的语法解析器、查询优化器等等），制约了 Spark 的 One Stack Rule Them All的既定方针，制约了 Spark 各个组件的相互集成，所以提出了 SparkSQL 项目。SparkSQL抛弃原有 Shark 的代码，汲取了 Shark 的一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等，重新开发了SparkSQL代码；由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便，真可谓“退一步，海阔天空”。

➢ 数据兼容方面 SparkSQL 不但兼容 Hive，还可以从 RDD、parquet 文件、JSON 文件中获取数据，未来版本甚至支持获取 RDBMS 数据以及 cassandra 等 NOSQL 数据；

➢ 性能优化方面 除了采取 In-Memory Columnar Storage、byte-code generation 等优化技术外、将会引进 Cost Model 对查询进行动态评估、获取最佳物理计划等等；

➢ 组件扩展方面 无论是 SQL 的语法解析器、分析器还是优化器都可以重新定义，进行扩展。

2014 年 6 月 1 日 Shark 项目和 SparkSQL 项目的主持人 Reynold Xin 宣布：停止对 Shark 的开发，团队将所有资源放 SparkSQL 项目上，至此，Shark 的发展画上了句话，但也因此发展出两个支线：SparkSQL 和 Hive on Spark。

其中 SparkSQL 作为 Spark 生态的一员继续发展，而不再受限于 Hive，只是兼容 Hive；而Hive on Spark 是一个 Hive 的发展计划，该计划将 Spark 作为 Hive 的底层引擎之一，也就是说，Hive 将不再受限于一个引擎，可以采用 Map-Reduce、Tez、Spark 等引擎。

对于开发人员来讲，SparkSQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 SparkSQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了 2 个编程抽象，类似 Spark Core 中的 RDD

➢ DataFrame

➢ DataSet

1.3 SparkSQL 特点

1.3.1 易整合

无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程

1.3.2 统一的数据访问

使用相同的方式连接不同的数据源

1.3.3 兼容 Hive

1.3.4 标准数据连接

通过 JDBC 或者 ODBC 来连接

1.4 DataFrame 是什么

在 Spark 中，DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。

DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，前者带有 schema 元信息，即 DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观 RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core 只能在 stage 层面进行简单、通用的流水线优化。

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。

上图直观地体现了 DataFrame 和 RDD 的区别。

左侧的 RDD[Person]虽然以 Person 为类型参数，但 Spark 框架本身不了解 Person 类的内部结构。而右侧的 DataFrame 却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。

DataFrame 是为数据提供了 Schema 的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待DataFrame 也是懒执行的，但性能上比 RDD 要高，主要原因：优化的执行计划，即查询计划通过 Spark catalyst optimiser 进行优化。比如下面一个例子:

为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们 join 之后又做了一次 filter 操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为 join 是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将 filter 下推到 join 下方，先对 DataFrame 进行过滤，再 join 过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而 Spark SQL 的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。

1.5 DataSet 是什么

**DataSet 是分布式数据集合。**DataSet 是 Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是 DataFrame的一个扩展。它提供了 RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及 Spark SQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作 map，flatMap，filter等等）。

➢ DataSet 是 DataFrame API 的一个扩展，是 SparkSQL 最新的数据抽象

➢ 用户友好的 API 风格，既具有类型安全检查也具有 DataFrame 的查询优化特性；

➢ 用样例类来对 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet 中的字段名称；

➢ DataSet 是强类型的。比如可以有 DataSet[Car]，DataSet[Person]。

➢ DataFrame 是 DataSet 的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过 as 方法将DataFrame 转换为 DataSet。Row 是一个类型，跟 Car、Person 这些的类型一样，所有的表结构信息都用 Row 来表示。获取数据时需要指定顺序

第2章 SparkSQL 核心编程

本课件重点学习如何使用 Spark SQL 所提供的 DataFrame 和 DataSet 模型进行编程.，以及了解它们之间的关系和转换，关于具体的 SQL 书写不是我们的重点。

2.1 新的起点

Spark Core 中，如果想要执行应用程序，需要首先构建上下文环境对象 SparkContext，Spark SQL 其实可以理解为对 Spark Core 的一种封装，不仅仅在模型上进行了封装，上下文环境对象也进行了封装。

在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫 SQLContext，用于 Spark自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接 Hive 的查询。

SparkSession 是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是 SQLContext 和 HiveContext的组合，所以在 SQLContex 和 HiveContext 上可用的 API 在 SparkSession 上同样是可以使用的。SparkSession 内部封装了 SparkContext，所以计算实际上是由 sparkContext 完成的。当我们使用 spark-shell 的时候, spark 框架会自动的创建一个名称叫做 spark 的 SparkSession 对象, 就像我们以前可以自动获取到一个 sc 来表示 SparkContext 对象一样

2.2 DataFrame

Spark SQL 的 DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成 SQL 表达式。DataFrame API 既有 transformation 操作也有 action 操作。

2.2.1 创建 DataFrame

在 Spark SQL 中 SparkSession 是创建 DataFrame 和执行 SQL 的入口，创建 DataFrame有三种方式：通过 Spark 的数据源进行创建；从一个存在的 RDD 进行转换；还可以从 Hive Table 进行查询返回。

1) 从 Spark 数据源进行创建

➢ 查看 Spark 支持创建文件的数据源格式

scala> spark.read.

csv  format  jdbc  json  load  option  options  orc  parquet  schema 
table  text  textFile

➢ 在 spark 的 bin/data 目录中创建 user.json 文件

{"username":"zhangsan","age":20}

➢ 读取 json 文件创建 DataFrame

scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， username: string]

注意：如果从内存中获取数据，spark 可以知道数据类型具体是什么。如果是数字，默认作为 Int 处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用 bigint 接收，可以和Long 类型转换，但是和 Int 不能进行转换

➢ 展示结果

+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
+---+--------+

2) 从 RDD 进行转换

在后续章节中讨论

3) 从 Hive Table 进行查询返回

在后续章节中讨论

2.2.2 SQL 语法

SQL 语法风格是指我们查询数据的时候使用 SQL 语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助

1) 读取 JSON 文件创建 DataFrame

scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， username: string]

2) 对 DataFrame 创建一个临时表

scala> df.createOrReplaceTempView("people")

3) 通过 SQL 语句实现查询全表

scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]

4) 结果展示

scala> sqlDF.show
+---+--------+
|age|username|
+---+--------+
| 20|zhangsan|
| 30| lisi|
| 40| wangwu|
+---+--------+

注意：普通临时表是 Session 范围内的，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表。使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people

5) 对于 DataFrame 创建一个全局表

scala> df.createGlobalTempView("people")

6) 通过 SQL 语句实现查询全表

2.2.3 DSL 语法

DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL，使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了

1) 创建一个 DataFrame

scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]

2) 查看 DataFrame 的 Schema 信息

scala> df.printSchema
root
|-- age: Long (nullable = true)
|-- username: string (nullable = true)

3) 只查看"username"列数据，

scala> df.select("username").show()
+--------+
|username|
+--------+
|zhangsan|
| lisi|
| wangwu|
+--------+

4) 查看"username"列数据以及"age+1"数据

注意:涉及到运算的时候, 每列都必须使用$, 或者采用引号表达式：单引号+字段名

scala> df.select($"username",$"age" + 1).show
scala> df.select('username, 'age + 1).show()
scala> df.select('username, 'age + 1 as "newage").show()
+--------+---------+
|username|(age + 1)|
+--------+---------+
|zhangsan| 21|
| lisi| 31|
| wangwu| 41|
+--------+---------+

1. 查看"age"大于"30"的数据

scala> df.filter($"age">30).show
+---+---------+
|age| username|
+---+---------+
| 40| wangwu|
+---+---------+

2. 按照"age"分组，查看数据条数

scala> df.groupBy("age").count.show
+---+-----+
|age|count|
+---+-----+
| 20| 1|
| 30| 1|
| 40| 1|
+---+-----+

2.2.4 RDD 转换为 DataFrame

在 IDEA 中开发程序时，如果需要 RDD 与 DF 或者 DS 之间互相操作，那么需要引入

import spark.implicits._

这里的 spark 不是 Scala 中的包名，而是创建的 sparkSession 对象的变量名称，所以必须先创建 SparkSession 对象再导入。这里的 spark 对象不能使用 var 声明，因为 Scala 只支持val 修饰的对象的引入。

spark-shell 中无需导入，自动完成此操作。

scala> val idRDD = sc.textFile("data/id.txt")
scala> idRDD.toDF("id").show
+---+
| id|
+---+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
+---+

实际开发中，一般通过样例类将 RDD 转换为 DataFrame

scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class User
scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1, 
t._2)).toDF.show
+--------+---+
| name|age|
+--------+---+
|zhangsan| 30|
| lisi| 40|
+--------+---+

2.2.5 DataFrame 转换为 RDD

DataFrame 其实就是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD

scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",40))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]scala> val rdd = df.rdd
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[46] 
at rdd at <console>:25scala> val array = rdd.collect
array: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([zhangsan,30], [lisi,40])

注意：此时得到的 RDD 存储类型为 Row

scala> array(0)
res28: org.apache.spark.sql.Row = [zhangsan,30]
scala> array(0)(0)
res29: Any = zhangsan
scala> array(0).getAs[String]("name")
res30: String = zhangsan

2.3 DataSet

DataSet 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。

2.3.1 创建 DataSet

1） 使用样例类序列创建 DataSet

scala> case class Person(name: String, age: Long)
defined class Personscala> val caseClassDS = Seq(Person("zhangsan",2)).toDS()
caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]scala> caseClassDS.show
+---------+---+
| name|age|
+---------+---+
| zhangsan| 2|
+---------+---+

2） 使用基本类型的序列创建 DataSet

scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5).toDS
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Int] = [value: int]scala> ds.show
+-----+
|value|
+-----+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
| 5|
+-----+

注意：在实际使用的时候，很少用到把序列转换成DataSet，更多的是通过RDD来得到DataSet

2.3.2 RDD 转换为 DataSet

SparkSQL 能够自动将包含有 case 类的 RDD 转换成 DataSet，case 类定义了 table 的结构，case 类属性通过反射变成了表的列名。Case 类可以包含诸如 Seq 或者 Array 等复杂的结构。

scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class Userscala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]

2.3.3 DataSet 转换为 RDD

DataSet 其实也是对 RDD 的封装，所以可以直接获取内部的 RDD

scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class Userscala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS
res11: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]scala> val rdd = res11.rdd
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[User] = MapPartitionsRDD[51] at rdd at <console>:25scala> rdd.collect
res12: Array[User] = Array(User(zhangsan,30), User(lisi,49))

2.4 DataFrame 和 DataSet 转换

DataFrame 其实是 DataSet 的特例，所以它们之间是可以互相转换的。

➢ DataFrame 转换为 DataSet

scala> case class User(name:String, age:Int)
defined class Userscala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).toDF("name","age")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]scala> val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]

➢ DataSet 转换为 DataFrame

scala> val ds = df.as[User]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[User] = [name: string, age: int]scala> val df = ds.toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int]

2.5 RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系

在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：

➢ Spark1.0 => RDD

➢ Spark1.3 => DataFrame

➢ Spark1.6 => Dataset

如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的 Spark 版本中，DataSet 有可能会逐步取代 RDD和 DataFrame 成为唯一的 API 接口。

2.5.1 三者的共性

➢ RDD、DataFrame、DataSet 全都是 spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利;

➢ 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如 map 方法时，不会立即执行，只有在遇到Action 如 foreach 时，三者才会开始遍历运算;

➢ 三者有许多共同的函数，如 filter，排序等;

➢ 在对 DataFrame 和 Dataset 进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._（在创建好 SparkSession 对象后尽量直接导入）

➢ 三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出

➢ 三者都有 partition 的概念

➢ DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型

2.5.2 三者的区别

1) RDD

➢ RDD 一般和 spark mllib 同时使用

➢ RDD 不支持 sparksql 操作

2) DataFrame

➢ 与 RDD 和 Dataset 不同，DataFrame 每一行的类型固定为 Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值

➢ DataFrame 与 DataSet 一般不与 spark mllib 同时使用

➢ DataFrame 与 DataSet 均支持 SparkSQL 的操作，比如 select，groupby 之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作

➢ DataFrame 与 DataSet 支持一些特别方便的保存方式，比如保存成 csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然(后面专门讲解)

3) DataSet

➢ Dataset 和 DataFrame 拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。DataFrame 其实就是 DataSet 的一个特例 type DataFrame = Dataset[Row]

➢ DataFrame 也可以叫 Dataset[Row],每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而 Dataset 中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息

2.5.3 三者的互相转换

2.6 IDEA 开发 SparkSQL

实际开发中，都是使用 IDEA 进行开发的。

2.6.1 添加依赖

<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-sql_2.12</artifactId><version>3.0.0</version>
</dependency>

2.6.2 代码实现

object SparkSQL01_Demo {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建上下文环境配置对象val conf: SparkConf = newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")//创建 SparkSession 对象val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()//RDD=>DataFrame=>DataSet 转换需要引入隐式转换规则，否则无法转换//spark 不是包名，是上下文环境对象名import spark.implicits._//读取 json 文件 创建 DataFrame {"username": "lisi","age": 18}val df: DataFrame = spark.read.json("input/test.json")//df.show()//SQL 风格语法df.createOrReplaceTempView("user")//spark.sql("select avg(age) from user").show//DSL 风格语法//df.select("username","age").show()//*****RDD=>DataFrame=>DataSet*****//RDDval rdd1: RDD[(Int, String, Int)] =spark.sparkContext.makeRDD(List((1,"zhangsan",30),(2,"lisi",28),(3,"wangwu",20)))//DataFrameval df1: DataFrame = rdd1.toDF("id","name","age")//df1.show()//DateSetval ds1: Dataset[User] = df1.as[User]//ds1.show()//*****DataSet=>DataFrame=>RDD*****//DataFrameval df2: DataFrame = ds1.toDF()//RDD 返回的 RDD 类型为 Row，里面提供的 getXXX 方法可以获取字段值，类似 jdbc 处理结果集，但是索引从 0 开始val rdd2: RDD[Row] = df2.rdd//rdd2.foreach(a=>println(a.getString(1)))//*****RDD=>DataSet*****rdd1.map{case (id,name,age)=>User(id,name,age)}.toDS()//*****DataSet=>=>RDD*****ds1.rdd//释放资源spark.stop()}
}
case class User(id:Int,name:String,age:Int)

package com.atguigu.bigdata.spark.sqlimport org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}object Basic {def main(args: Array[String]): Unit = {// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()import spark.implicits._// TODO 执行逻辑操作// TODO DataFrame//val df: DataFrame = spark.read.json("datas/user.json")//df.show()// DataFrame => SQL//        df.createOrReplaceTempView("user")////        spark.sql("select * from user").show//        spark.sql("select age, username from user").show//        spark.sql("select avg(age) from user").show// DataFrame => DSL// 在使用DataFrame时，如果涉及到转换操作，需要引入转换规则//df.select("age", "username").show//df.select($"age" + 1).show//df.select('age + 1).show// TODO DataSet// DataFrame其实是特定泛型的DataSet//val seq = Seq(1,2,3,4)//val ds: Dataset[Int] = seq.toDS()//ds.show()// RDD <=> DataFrameval rdd = spark.sparkContext.makeRDD(List((1, "zhangsan", 30), (2, "lisi", 40)))val df: DataFrame = rdd.toDF("id", "name", "age")val rowRDD: RDD[Row] = df.rdd// DataFrame <=> DataSetval ds: Dataset[User] = df.as[User]val df1: DataFrame = ds.toDF()// RDD <=> DataSetval ds1: Dataset[User] = rdd.map {case (id, name, age) => {User(id, name, age)}}.toDS()val userRDD: RDD[User] = ds1.rdd// TODO 关闭环境spark.close()}// 样例类case class User( id:Int, name:String, age:Int )
}

2.7 用户自定义函数

用户可以通过 spark.udf 功能添加自定义函数，实现自定义功能。

2.7.1 UDF

1) 创建 DataFrame

scala> val df = spark.read.json("data/user.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， username: string]

2) 注册 UDF

scala> spark.udf.register("addName",(x:String)=> "Name:"+x)
res9: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction = 
UserDefinedFunction(<function1>,StringType,Some(List(StringType)))

3) 创建临时表

scala> df.createOrReplaceTempView("people")

4) 应用 UDF

scala> spark.sql("Select addName(name),age from people").show()

2.7.2 代码实现

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}object UDF {def main(args: Array[String]): Unit = {// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()import spark.implicits._val df = spark.read.json("input/user.json")df.createOrReplaceTempView("user")// udf 用户自定义函数spark.udf.register("prefixName", (name:String) => {"Name: " + name})spark.sql("select age, prefixName(username) from user").show// TODO 关闭环境spark.close()}
}

2.7.2 UDAF

强类型的 Dataset 和弱类型的 DataFrame 都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。通过继承 UserDefinedAggregateFunction 来实现用户自定义弱类型聚合函数。从 Spark3.0 版本后，UserDefinedAggregateFunction 已经不推荐使用了。可以统一采用强类型聚合函数Aggregator

需求：计算平均工资

一个需求可以采用很多种不同的方法实现需求

1) 实现方式 - RDD

val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("app").setMaster("local[*]")
val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
val res: (Int, Int) = sc.makeRDD(List(("zhangsan", 20), ("lisi", 30), ("wangw", 
40))).map {case (name, age) => {(age, 1)}
}.reduce {(t1, t2) => {(t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)}
}
println(res._1/res._2)
// 关闭连接
sc.stop()

2) 实现方式 - 累加器

class MyAC extends AccumulatorV2[Int,Int]{var sum:Int = 0var count:Int = 0override def isZero: Boolean = {return sum ==0 && count == 0}override def copy(): AccumulatorV2[Int, Int] = {val newMyAc = new MyACnewMyAc.sum = this.sumnewMyAc.count = this.countnewMyAc}override def reset(): Unit = {sum =0count = 0}override def add(v: Int): Unit = {sum += vcount += 1}override def merge(other: AccumulatorV2[Int, Int]): Unit = {other match {case o:MyAC=>{sum += o.sumcount += o.count}case _=>}}override def value: Int = sum/count
}

3) 实现方式 - UDAF - 弱类型

已将不推荐使用

// 弱类型
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.types.{DataType, LongType, StructField, StructType}object SparkSQL_UDAF {def main(args: Array[String]): Unit = {// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()val df = spark.read.json("input/user.json")df.createOrReplaceTempView("user")spark.udf.register("ageAvg", new MyAvgUDAF())spark.sql("select ageAvg(age) from user").show// TODO 关闭环境spark.close()}/*自定义聚合函数类：计算年龄的平均值1. 继承UserDefinedAggregateFunction2. 重写方法(8)*/class MyAvgUDAF extends UserDefinedAggregateFunction{// 输入数据的结构 : Intoverride def inputSchema: StructType = {StructType(Array(StructField("age", LongType)))}// 缓冲区数据的结构 : Bufferoverride def bufferSchema: StructType = {StructType(Array(StructField("total", LongType),StructField("count", LongType)))}// 函数计算结果的数据类型：Outoverride def dataType: DataType = LongType// 函数的稳定性override def deterministic: Boolean = true// 缓冲区初始化override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {//buffer(0) = 0L//buffer(1) = 0Lbuffer.update(0, 0L)buffer.update(1, 0L)}// 根据输入的值更新缓冲区数据override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {buffer.update(0, buffer.getLong(0)+input.getLong(0))buffer.update(1, buffer.getLong(1)+1)}// 缓冲区数据合并override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {buffer1.update(0, buffer1.getLong(0) + buffer2.getLong(0))buffer1.update(1, buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1))}// 计算平均值override def evaluate(buffer: Row): Any = {buffer.getLong(0)/buffer.getLong(1)}}
}

4) 实现方式 - UDAF - 强类型

一般会使用这个

// 强类型
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession, functions}object Spark03_SparkSQL_UDAF1 {def main(args: Array[String]): Unit = {// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()val df = spark.read.json("input/user.json")df.createOrReplaceTempView("user")spark.udf.register("ageAvg", functions.udaf(new MyAvgUDAF()))spark.sql("select ageAvg(age) from user").show// TODO 关闭环境spark.close()}/*自定义聚合函数类：计算年龄的平均值1. 继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator, 定义泛型IN : 输入的数据类型 LongBUF : 缓冲区的数据类型 BuffOUT : 输出的数据类型 Long2. 重写方法(6)*/case class Buff( var total:Long, var count:Long )class MyAvgUDAF extends Aggregator[Long, Buff, Long]{// z & zero : 初始值或零值// 缓冲区的初始化override def zero: Buff = {Buff(0L,0L)}// 根据输入的数据更新缓冲区的数据override def reduce(buff: Buff, in: Long): Buff = {buff.total = buff.total + inbuff.count = buff.count + 1buff}// 合并缓冲区override def merge(buff1: Buff, buff2: Buff): Buff = {buff1.total = buff1.total + buff2.totalbuff1.count = buff1.count + buff2.countbuff1}//计算结果override def finish(buff: Buff): Long = {buff.total / buff.count}// 缓冲区的编码操作override def bufferEncoder: Encoder[Buff] = Encoders.product// 输出的编码操作override def outputEncoder: Encoder[Long] = Encoders.scalaLong}
}

改进

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Dataset, Encoder, Encoders, SparkSession, TypedColumn, functions}object Spark03_SparkSQL_UDAF2 {def main(args: Array[String]): Unit = {// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()import spark.implicits._val df = spark.read.json("datas/user.json")// 早期版本中，spark不能在sql中使用强类型UDAF操作// SQL & DSL// 早期的UDAF强类型聚合函数使用DSL语法操作val ds: Dataset[User] = df.as[User]// 将UDAF函数转换为查询的列对象val udafCol: TypedColumn[User, Long] = new MyAvgUDAF().toColumnds.select(udafCol).show// TODO 关闭环境spark.close()}/*自定义聚合函数类：计算年龄的平均值1. 继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator, 定义泛型IN : 输入的数据类型 UserBUF : 缓冲区的数据类型 BuffOUT : 输出的数据类型 Long2. 重写方法(6)*/case class User(username:String, age:Long)case class Buff( var total:Long, var count:Long )class MyAvgUDAF extends Aggregator[User, Buff, Long]{// z & zero : 初始值或零值// 缓冲区的初始化override def zero: Buff = {Buff(0L,0L)}// 根据输入的数据更新缓冲区的数据override def reduce(buff: Buff, in: User): Buff = {buff.total = buff.total + in.agebuff.count = buff.count + 1buff}// 合并缓冲区override def merge(buff1: Buff, buff2: Buff): Buff = {buff1.total = buff1.total + buff2.totalbuff1.count = buff1.count + buff2.countbuff1}//计算结果override def finish(buff: Buff): Long = {buff.total / buff.count}// 缓冲区的编码操作override def bufferEncoder: Encoder[Buff] = Encoders.product// 输出的编码操作override def outputEncoder: Encoder[Long] = Encoders.scalaLong}
}

2.8 数据的加载和保存

2.8.1 通用的加载和保存方式

SparkSQL 提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API，根据不同的参数读取和保存不同格式的数据，SparkSQL 默认读取和保存的文件格式为 parquet

1) 加载数据

spark.read.load 是加载数据的通用方法

scala> spark.read.csv format jdbc json load option options orc parquet schema 
table text textFile

如果读取不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定

scala> spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")

➢ format("…")：指定加载的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。

➢ load("…")：在"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入加载数据的路径。

➢ option("…")：在"jdbc"格式下需要传入 JDBC 相应参数，url、user、password 和 dbtable 我们前面都是使用 read API 先把文件加载到 DataFrame 然后再查询，其实，我们也可以直 接在文件上进行查询: 文件格式.文件路径

scala>spark.sql("select * from json.`/opt/module/data/user.json`").show

2) 保存数据

df.write.save 是保存数据的通用方法

scala>df.write.csv jdbc json orc parquet textFile… …

如果保存不同格式的数据，可以对不同的数据格式进行设定

scala>df.write.format("…")[.option("…")].save("…")

➢ format("…")：指定保存的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。

➢ save ("…")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。

➢ option("…")：在"jdbc"格式下需要传入 JDBC 相应参数，url、user、password 和 dbtable保存操作可以使用 SaveMode, 用来指明如何处理数据，**使用 ****mode()**方法来设置。有一点很重要: 这些 SaveMode 都是没有加锁的, 也不是原子操作。

SaveMode 是一个枚举类，其中的常量包括：

df.write.mode("append").json("/opt/module/data/output")

2.8.2 Parquet

**Spark SQL 的默认数据源为 Parquet 格式。**Parquet 是一种能够有效存储嵌套数据的列式存储格式。

数据源为 Parquet 文件时，Spark SQL 可以方便的执行所有的操作，不需要使用 format。

修改配置项 spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。

1) 加载数据

scala> val df = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")scala> df.show

2) 保存数据

scala> var df = spark.read.json("/opt/module/data/input/people.json")
//保存为 parquet 格式
scala> df.write.mode("append").save("/opt/module/data/output")

2.8.3 JSON

Spark SQL 能够自动推测 JSON 数据集的结构，并将它加载为一个 Dataset[Row]. 可以通过 SparkSession.read.json()去加载 JSON 文件。

注意：Spark 读取的 JSON 文件不是传统的 JSON 文件，每一行都应该是一个 JSON 串。

格式如下：

{"name":"Michael"}
{"name":"Andy"， "age":30}
[{"name":"Justin"， "age":19},{"name":"Justin"， "age":19}]

1）导入隐式转换

import spark.implicits._

2）加载 JSON 文件

val path = "/opt/module/spark-local/people.json"
val peopleDF = spark.read.json(path)

3）创建临时表

peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

4）数据查询

val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")teenagerNamesDF.show()
+------+
| name|
+------+
|Justin|
+------+

2.8.4 CSV

Spark SQL 可以配置 CSV 文件的列表信息，读取 CSV 文件,CSV 文件的第一行设置为数据列

spark.read.format("csv").option("sep", ";").option("inferSchema", 
"true").option("header", "true").load("data/user.csv")

2.8.5 MySQL

2.8.5 MySQL

Spark SQL 可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建 DataFrame，通过对DataFrame 一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。如果使用 spark-shell 操作，可在启动 shell 时指定相关的数据库驱动路径或者将相关的数据库驱动放到 spark 的类路径下。

bin/spark-shell --jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

我们这里只演示在 Idea 中通过 JDBC 对 Mysql 进行操作

1）导入依赖

<dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.27</version>
</dependency>

2）读取数据

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSessionobject Spark03_SparkSQL_UDAF2 {def main(args: Array[String]): Unit = {// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val session = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()import session.implicits._// 读取MySQL数据库val df = session.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://hadoop102:3306/test_maxwell").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").option("user", "root").option("password", "123456").option("dbtable", "test1").load()df.show// 保存数据到MySQLdf.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://hadoop102:3306/test_maxwell").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").option("user", "root").option("password", "123456").option("dbtable", "test3").mode(saveMode = "Append").save()// 关闭环境session.close()}
}

2.8.6 Hive

Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL 编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。

若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到Spark 的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好 Hive，Spark SQL 也可以运行。 需要注意的是，如果你没有部署好 Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。此外，如果你尝试使用 HiveQL 中的CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(如果你的 classpath 中有配好的hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本地文件系统)。

spark-shell 默认是 Hive 支持的；代码中是默认不支持的，需要手动指定（加一个参数即可）。

1）内嵌的 HIVE

如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可.

Hive 的元数据存储在 derby 中, 默认仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse

scala> spark.sql("show tables").show
。。。
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
+--------+---------+-----------+scala> spark.sql("create table aa(id int)")
。。。scala> spark.sql("show tables").show
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
| default| aa| false|
+--------+---------+-----------+

向表加载本地数据

scala> spark.sql("load data local inpath 'input/ids.txt' into table aa")
。。。
scala> spark.sql("select * from aa").show
+---+
| id|
+---+
| 1|
| 2|
| 3|
| 4|
+---+

在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive

2）外部的 HIVE

如果想连接外部已经部署好的 Hive，需要通过以下几个步骤：

➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下

➢ 如果访问不到 hdfs，则需要把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 重启 spark-shell

scala> spark.sql("show tables").show
20/04/25 22:05:14 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning 
NoSuchObjectException
+--------+--------------------+-----------+
|database| tableName|isTemporary|
+--------+--------------------+-----------+
| default| emp| false|
| default|hive_hbase_emp_table| false|
| default| relevance_hbase_emp| false|
| default| staff_hive| false|
| default| ttt| false|
| default| user_visit_action| false|
+--------+--------------------+-----------+

3）运行 Spark SQL CLI

Spark SQL CLI 可以很方便的在本地运行 Hive 元数据服务以及从命令行执行查询任务。在Spark 目录下执行如下命令启动 Spark SQL CLI，直接执行 SQL 语句，类似一 Hive 窗口

bin/spark-sql

4）运行 Spark beeline

Spark Thrift Server 是 Spark 社区基于 HiveServer2 实现的一个 Thrift 服务。旨在无缝兼容HiveServer2。因为 Spark Thrift Server 的接口和协议都和 HiveServer2 完全一致，因此我们部署好 Spark Thrift Server 后，可以直接使用 hive 的 beeline 访问 Spark Thrift Server 执行相关语句。Spark Thrift Server 的目的也只是取代 HiveServer2，因此它依旧可以和 Hive Metastore进行交互，获取到 hive 的元数据。

如果想连接 Thrift Server，需要通过以下几个步骤：

➢ Spark 要接管 Hive 需要把 hive-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 把 Mysql 的驱动 copy 到 jars/目录下

➢ 如果访问不到 hdfs，则需要把 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 拷贝到 conf/目录下

➢ 启动 Thrift Server

sbin/start-thriftserver.sh

➢ 使用 beeline 连接 Thrift Server

bin/beeline -u jdbc:hive2://linux1:10000 -n root

5）代码操作 Hive

1）导入依赖

<dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>5.1.27</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-hive_2.12</artifactId><version>3.0.0</version>
</dependency>
<dependency><groupId>org.apache.hive</groupId><artifactId>hive-exec</artifactId><version>1.2.1</version>
</dependency>

2）将 hive-site.xml 文件拷贝到项目的 resources 目录中，代码实现

//创建 SparkSession
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
** .enableHiveSupport()**.master("local[*]").appName("sql").getOrCreate()

**注意：在开发工具中创建数据库默认是在本地仓库，通过参数修改数据库仓库的地址: **

config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://hadoop102:8020/user/hive/warehouse")

如果在执行操作时，出现如下错误：

可以代码最前面增加如下代码解决：

System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")

此处的 root 改为你们自己的 hadoop 用户名称

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql._object Spark05_SparkSQL_Hive {def main(args: Array[String]): Unit = {System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root")// TODO 创建SparkSQL的运行环境val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()**        // 使用SparkSQL连接外置的Hive// 1. 拷贝Hive-size.xml文件到classpath下// 2. 启用Hive的支持// 3. 增加对应的依赖关系（包含MySQL驱动）**spark.sql("show tables").show// TODO 关闭环境spark.close()}
}

第3章 SparkSQL 项目实战

3.1 数据准备

我们这次 Spark-sql 操作中所有的数据均来自 Hive，首先在 Hive 中创建表,，并导入数据。

一共有 3 张表： 1 张用户行为表，1 张城市表，1 张产品表

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql._object SparkSQL_hive {def main(args: Array[String]): Unit = {System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "lucas")val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()spark.sql("use db_hive1")// 准备数据spark.sql("""|CREATE TABLE `user_visit_action`(|  `date` string,|  `user_id` bigint,|  `session_id` string,|  `page_id` bigint,|  `action_time` string,|  `search_keyword` string,|  `click_category_id` bigint,|  `click_product_id` bigint,|  `order_category_ids` string,|  `order_product_ids` string,|  `pay_category_ids` string,|  `pay_product_ids` string,|  `city_id` bigint)|row format delimited fields terminated by '\t'""".stripMargin)spark.sql("""|load data local inpath 'datas/user_visit_action.txt' into table db_hive1.user_visit_action""".stripMargin)spark.sql("""|CREATE TABLE `product_info`(|  `product_id` bigint,|  `product_name` string,|  `extend_info` string)|row format delimited fields terminated by '\t'""".stripMargin)spark.sql("""|load data local inpath 'datas/product_info.txt' into table db_hive1.product_info""".stripMargin)spark.sql("""|CREATE TABLE `city_info`(|  `city_id` bigint,|  `city_name` string,|  `area` string)|row format delimited fields terminated by '\t'""".stripMargin)spark.sql("""|load data local inpath 'datas/city_info.txt' into table db_hive1.city_info""".stripMargin)spark.sql("""select * from city_info""").showspark.close()}
}

3.2 需求：各区域热门商品 Top3

3.2.1 需求简介

这里的热门商品是从点击量的维度来看的，计算各个区域前三大热门商品，并备注上每个商品在主要城市中的分布比例，超过两个城市用其他显示。

例如：

3.2.2 需求分析

➢ 查询出来所有的点击记录，并与 city_info 表连接，得到每个城市所在的地区，与Product_info 表连接得到产品名称

➢ 按照地区和商品 id 分组，统计出每个商品在每个地区的总点击次数

➢ 每个地区内按照点击次数降序排列

➢ 只取前三名

➢ 城市备注需要自定义 UDAF 函数

3.2.3 功能实现

➢ 连接三张表的数据，获取完整的数据（只有点击）

➢ 将数据根据地区，商品名称分组

➢ 统计商品点击次数总和,取 Top3

➢ 实现自定义聚合函数显示备注

第一阶段写好sql语句完成部分功能

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql._object SparkSQL_hive_1 {def main(args: Array[String]): Unit = {System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "lucas")val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()spark.sql("use db_hive1")spark.sql("""|select|    *|from (|    select|        *,|        rank() over( partition by area order by clickCnt desc ) as rank|    from (|        select|           area,|           product_name,|           count(*) as clickCnt|        from (|            select|               a.*,|               p.product_name,|               c.area,|               c.city_name|            from user_visit_action a|            join product_info p on a.click_product_id = p.product_id|            join city_info c on a.city_id = c.city_id|            where a.click_product_id > -1|        ) t1 group by area, product_name|    ) t2|) t3 where rank <= 3""".stripMargin).showspark.close()}
}

自定义UDAF函数，完善功能

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregatorimport scala.collection.mutable
import scala.collection.mutable.ListBufferobject SparkSQL_hive_2 {def main(args: Array[String]): Unit = {System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "lucas")val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(sparkConf).getOrCreate()spark.sql("use db_hive1")// 查询基本数据spark.sql("""|  select|     a.*,|     p.product_name,|     c.area,|     c.city_name|  from user_visit_action a|  join product_info p on a.click_product_id = p.product_id|  join city_info c on a.city_id = c.city_id|  where a.click_product_id > -1""".stripMargin).createOrReplaceTempView("t1")// 根据区域，商品进行数据聚合spark.udf.register("cityRemark", functions.udaf(new CityRemarkUDAF()))spark.sql("""|  select|     area,|     product_name,|     count(*) as clickCnt,|     cityRemark(city_name) as city_remark|  from t1 group by area, product_name""".stripMargin).createOrReplaceTempView("t2")// 区域内对点击数量进行排行spark.sql("""|  select|      *,|      rank() over( partition by area order by clickCnt desc ) as rank|  from t2""".stripMargin).createOrReplaceTempView("t3")// 取前3名spark.sql("""| select|     *| from t3 where rank <= 3""".stripMargin).show(false)spark.close()}case class Buffer( var total : Long, var cityMap:mutable.Map[String, Long] )// 自定义聚合函数：实现城市备注功能// 1. 继承Aggregator, 定义泛型//    IN ： 城市名称//    BUF : Buffer =>【总点击数量，Map[（city, cnt）, (city, cnt)]】//    OUT : 备注信息// 2. 重写方法（6）class CityRemarkUDAF extends Aggregator[String, Buffer, String]{// 缓冲区初始化override def zero: Buffer = {Buffer(0, mutable.Map[String, Long]())}// 更新缓冲区数据override def reduce(buff: Buffer, city: String): Buffer = {buff.total += 1val newCount = buff.cityMap.getOrElse(city, 0L) + 1buff.cityMap.update(city, newCount)buff}// 合并缓冲区数据override def merge(buff1: Buffer, buff2: Buffer): Buffer = {buff1.total += buff2.totalval map1 = buff1.cityMapval map2 = buff2.cityMap// 两个Map的合并操作//            buff1.cityMap = map1.foldLeft(map2) {//                case ( map, (city, cnt) ) => {//                    val newCount = map.getOrElse(city, 0L) + cnt//                    map.update(city, newCount)//                    map//                }//            }map2.foreach{case (city , cnt) => {val newCount = map1.getOrElse(city, 0L) + cntmap1.update(city, newCount)}}buff1.cityMap = map1buff1}// 将统计的结果生成字符串信息override def finish(buff: Buffer): String = {val remarkList = ListBuffer[String]()val totalcnt = buff.totalval cityMap = buff.cityMap// 降序排列val cityCntList = cityMap.toList.sortWith((left, right) => {left._2 > right._2}).take(2)val hasMore = cityMap.size > 2var rsum = 0LcityCntList.foreach{case ( city, cnt ) => {val r = cnt * 100 / totalcntremarkList.append(s"${city} ${r}%")rsum += r}}if ( hasMore ) {remarkList.append(s"其他 ${100 - rsum}%")}remarkList.mkString(", ")}override def bufferEncoder: Encoder[Buffer] = Encoders.productoverride def outputEncoder: Encoder[String] = Encoders.STRING}
}