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SparkSQL与Hive整合

SparkSQL和Hive的整合，是一种比较常见的关联处理方式，SparkSQL加载Hive中的数据进行业务处理，同时将计算结果落地回Hive中。

整合需要注意的地方

1)需要引入hive的hive-site.xml，添加classpath目录下面即可，或者放到$SPARK_HOME/conf。

2)为了能够正常解析hive-site.xml中hdfs路径，需要将hdfs-site.xml和core-site.xml到classpath下面。整合编码如下:

object Hive_Support {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建sparkSql程序入口val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("demo").master("local[*]").enableHiveSupport().getOrCreate()//调用sparkContextval sc: SparkContext = spark.sparkContext//设置日志级别sc.setLogLevel("WARN")//导包import spark.implicits._//查询hive当中的表spark.sql("show tables").show()//创建表spark.sql("CREATE TABLE person (id int, name string, age int) row format delimited fields terminated by ' '")//导入数据spark.sql("load data local inpath'./person.txt' into table person")//查询表当中数据spark.sql("select * from person").show()}
}

SparkSQL函数操作

函数的定义

SQL中函数，其实说白了就是各大编程语言中的函数，或者方法，就是对某一特定功能的封装，通过它可以完成较为复杂的统计。这里的函数的学习，就基于Hive中的函数来学习。

函数的分类

函数的分类方式非常多，主要从功能和实现方式上进行区分。

实现方式上分类

1)UDF(User Defined function)用户自定义函数：一路输入，一路输出，比如year，date_add, instr。

2)UDAF(User Defined aggregation function)用户自定义聚合函数：多路输入，一路输出，常见的聚合函数：count、sum、collect_list。

3)UDTF(User Defined table function)用户自定义表函数：一路输入，多路输出，explode。

4)开窗函数：row_number()，sum/max/min over。

用户自定义函数

当系统提供的这些函数，满足不了我们的需要的话，就只能进行自定义相关的函数，一般自定义的函数两种，UDF和UDAF。

1)UDF：一路输入，一路输出，完成就是基于scala函数。

通过模拟获取字符串长度的udf来学习自定义udf操作。

object UDF_Demo {def main(args: Array[String]): Unit = {//创建sparkSql程序入口val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("demo").master("local[*]").getOrCreate()//调用sparkContextval sc: SparkContext = spark.sparkContext//设置日志级别sc.setLogLevel("WARN")//导包import spark.implicits._//加载文件val personDF: DataFrame = spark.read.json("E:\\data\\people.json")//展示数据//personDF.show()//注册成为一张表personDF.createOrReplaceTempView("t_person")//赋予什么功能val fun = (x:String)=>{"Name:"+x}//没有addName这个函数，就注册它spark.udf.register("addName",fun)//查询spark.sql("select name,addName(name) from t_person").show()//释放资源spark.stop()}}

2)开窗函数：over()开窗函数是按照某个字段分组，然后查询出另一字段的前几个的值，相当于分组取topN。

row_number() over (partitin by XXX order by XXX)

rank() 跳跃排序，有两个第二名是，后边跟着的是第四名

dense_rank()  连续排序，有两个第二名是，后边跟着的是第三名

row_number() 连续排序，两个值相同排序也是不同

在使用聚合函数后，会将多行变成一行，而over()开窗函数其实就是给每个分组的数据，按照其排序的顺序，打上一个分组内的行号，直接将所有列信息显示出来。在使用聚合函数后，如果要显示其它的列必须将列加入到group by中，而使用开窗函数后，可以不使用group by。

代码如下：

case class StudentScore(name:String,clazz:Int,score:Int)
object SparkSqlOverDemo {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparksqlover")val sc = new SparkContext(conf)val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()val arr01 = Array(("a",1,88),("b",1,78),("c",1,95),("d",2,74),("e",2,92),("f",3,99),("g",3,99),("h",3,45),("i",3,53),("j",3,78))import spark.implicits._val scoreRDD = sc.makeRDD(arr01).map(x=>StudentScore(x._1,x._2,x._3)).toDSscoreRDD.createOrReplaceTempView("t_score")//查询t_score表数据spark.sql("select * from t_score").show()//使用开窗函数查找topN,rank() 跳跃排序，有两个第二名是，后边跟着的是第四名spark.sql("select name,clazz,score, rank() over( partition by clazz order by score desc ) rownum from t_score ").show()//讲使用开窗函数后的查询结果作为一张临时表，这个临时表有每个班的成绩排名，再取前三名spark.sql("select * from (select name,clazz,score, rank() over( partition by clazz order by score desc ) rownum from t_score) t1 where rownum <=3 ").show()}
}