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文章目录
- 一、准备工作
- 1、准备数据文件
- 2、启动Spark Shell
- 二、加载数据为Dataset
- 1、读文件得数据集
- 三、给数据集添加元数据信息
- 1、定义学生样例类
- 2、导入隐式转换
- 3、将数据集转换成学生数据集
- 4、对学生数据集进行操作
- （1）显示数据集内容
- （2）打印数据集模式
- （3）对数据集进行投影操作
- （4）对数据集进行过滤操作
- （5）对数据集进行统计操作
- （6）对数据集进行排序操作
- （7）重命名数据集字段
- 四、将数据集转为数据帧
- 1、将数据集转为数据帧
- 2、对学生数据帧进行操作
- （1）显示数据帧内容
- （2）显示数据帧模式信息
- （3）对数据帧进行投影操作
- （4）对数据帧进行过滤操作
- （5）对数据帧进行统计操作
- （6）对数据帧进行排序操作
- （7）重命名数据帧字段
- 五、基于数据帧进行SQL查询
- 1、基于数据帧创建临时视图
- 2、使用spark对象执行SQL查询
- （1）查询全部表记录
- （2）显示数据表结构
- （3）对表进行投影操作
- （4）对表进行选择操作
- （5）对表进行统计操作
- （6）对表进行排序操作
- （7）重命名数据表字段
一、准备工作
1、准备数据文件
1,郑秀芸,女,20
2,王志峰,男,18
3,陈燕文,女,21
4,郑国栋,男,19
5,肖雨涵,男,20- 在/home目录里创建student.txt文件
cd /home
vim student.txt
- 将student.txt上传到HDFS的/student/input目录
hdfs dfs -mkdir -p /student/input
hdfs dfs -put student.txt /student/input
2、启动Spark Shell
- 启动Spark Shell，执行命令：
spark-shell --master spark://master:7077
二、加载数据为Dataset
1、读文件得数据集
- 调用SparkSession对象的read.textFile()可以读取指定路径中的文件内容，并加载为一个Dataset
- 执行命令：
val ds = spark.read.textFile("hdfs://master:9000/student/input/student.txt")
三、给数据集添加元数据信息
1、定义学生样例类
- 定义一个样例类Student，用于存放数据描述信息（Schema）
- 执行命令：
case class Student(id: Int, name: String, gender: String, age: Int)
2、导入隐式转换
- 执行命令：
import spark.implicits._（_表示implicits包里所有的类，类似于Java里的*）
3、将数据集转换成学生数据集
- 执行命令:paste进入粘贴模式，然后执行如下命令
val studentDS = ds.map(line => {val fields = line.split(",")val id = fields(0).toIntval name = fields(1)val gender = fields(2)val age = fields(3).toIntStudent(id, name, gender, age)}
)
4、对学生数据集进行操作
（1）显示数据集内容
- 执行命令：
studentDS.show
（2）打印数据集模式
- 执行命令：
studentDS.printSchema
（3）对数据集进行投影操作
- 显示学生的姓名和年龄字段，执行命令：
studentDS.select("name", "age").show
- 对应的SQL语句：
select name, age from student
（4）对数据集进行过滤操作
- 显示女生记录，执行命令：
studentDS.filter("gender == '女'").show
- 显示年龄在[19, 20]之间的记录
- 执行命令：
val ds1 = studentDS.filter("age >= 19")
- 两个数据集求交集
- 可以有更简单的处理方式，执行命令：
studentDS.filter("age >= 19 and age <= 20").show
（5）对数据集进行统计操作
- 求20岁以上的女生人数
- 分组统计男女生总年龄，执行命令：
studentDS.groupBy("gender").sum("age").show
- 分组统计男女生平均年龄：执行命令：
studentDS.groupBy("gender").sum("age").show
- 分组统计男女生最大年龄，执行命令：
studentDS.groupBy("gender").max("age").show
- 分组统计男女生最小年龄，执行命令：
studentDS.groupBy("gender").min("age").show
（6）对数据集进行排序操作
- 按年龄升序排列，执行命令：
studentDS.sort("age").show()
- 按年龄降序排列，执行命令：
studentDS.sort(studentDS("age").desc).show
- 先按性别升序排列，再按年龄降序排列，执行命令：
studentDS.sort(studentDS("gender"), studentDS("age").desc).show()
- 对应的SQL语句：
select * from student order by gender, age desc;
（7）重命名数据集字段
- 执行命令：
studentDS.select(studentDS("id").as("学号"), studentDS("name").as("姓名"), studentDS("gender").as("性别"), studentDS("age").as("年龄")).show
四、将数据集转为数据帧
1、将数据集转为数据帧
- 将学生数据集转为学生数据帧，执行命令：
val studentDF = studentDS.toDF()
2、对学生数据帧进行操作
（1）显示数据帧内容
- 显示学生数据帧内容，执行命令：
studentDF.show
（2）显示数据帧模式信息
- 打印学生数据帧模式信息，执行命令：
studentDF.printSchema
（3）对数据帧进行投影操作
- 显示学生数据帧姓名与年龄字段，年龄加1，执行命令：
studentDF.select(studentDF("name"), studentDF("age") + 1).show
（4）对数据帧进行过滤操作
- 查询年龄在19岁以上的记录，执行命令：
studentDF.filter(studentDF("age") > 19).show
- 查询20岁以上的女生记录，执行命令：
studentDF.filter("age > 20 and gender == '女'").show()
（5）对数据帧进行统计操作
- 统计学生数据帧总记录数，执行命令：
studentDF.count
- 分组统计男女生总年龄，执行命令：
studentDF.groupBy("gender").sum("age").show
- 分组统计男女生平均年龄，执行命令：
studentDF.groupBy("gender").avg("age").show
- 分组统计男女生最大年龄，执行命令：
studentDF.groupBy("gender").max("age").show
- 分组统计男女生最小年龄，执行命令：
studentDF.groupBy("gender").min("age").show
- 分组统计男女生人数，执行命令：
studentDF.groupBy("gender").count.show
（6）对数据帧进行排序操作
- 对年龄升序排列，执行命令：
studentDF.sort("age").show
- 对年龄降序排列，执行命令：
studentDF.sort(studentDF("age").desc).show
- 先按性别升序，再按年龄降序，- 执行命令：
studentDF.sort(studentDF("gender"), studentDF("age").desc).show
（7）重命名数据帧字段
- 执行命令：
studentDF.select(studentDF("id").as("学号"), studentDF("name").as("姓名"), studentDF("gender").as("性别"), studentDF("age").as("年龄")).show
五、基于数据帧进行SQL查询
1、基于数据帧创建临时视图
- 执行命令：
studentDF.createOrReplaceTempView("student")
2、使用spark对象执行SQL查询
（1）查询全部表记录
- 执行命令：
spark.sql("select * from student").show
（2）显示数据表结构
- 执行命令：
spark.sql("describe student").show
（3）对表进行投影操作
- 执行命令：
spark.sql("select name, age + 1 from student").show
（4）对表进行选择操作
- 查询年龄在19岁以上的记录，执行命令：
spark.sql("select * from student where age > 19").show
- 查询20岁以上的女生记录，执行命令：
spark.sql("select * from student where age > 20 and gender = '女'").show()
（5）对表进行统计操作
- 查询学生表总记录数，执行命令：
spark.sql("select count(*) count from student").show
- 分组统计男女生总年龄，执行命令：
spark.sql("select gender, sum(age) from student group by gender").show
- 分组统计男女生平均年龄，执行命令：
spark.sql("select gender, avg(age) from student group by gender").show
- 分组统计男女生最大年龄，执行命令：
spark.sql("select gender, max(age) from student group by gender").show
- 分组统计男女生最小年龄，执行命令：
spark.sql("select gender, min(age) from student group by gender").show
- 分组统计男女生人数，执行命令：
spark.sql("select gender, count(*) count from student group by gender").show
（6）对表进行排序操作
- 按年龄升序排列，执行命令：
spark.sql("select * from student order by age").show
- 按年龄降序排列，执行命令：
spark.sql("select * from student order by age desc").show
- 先按性别升序，再按年龄降序，执行命令：
spark.sql("select * from student order by gender asc, age desc").show
（7）重命名数据表字段
- 执行命令：
spark.sql("select id stu_id, name stu_name, gender stu_gender, age stu_age from student").show()
