06 Spark SQL 及其DataFrame的基本操作

1.Spark sql出现的 原因是什么?

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”。

Spark sql有以下特点

（1）、支持多种数据源：Hive、RDD、Parquet、JSON、JDBC等。

（2）、多种性能优化技术：in-memory columnar storage、byte-code generation、cost model动态评估等。

（3）、组件扩展性：对于sql的语法解析器、分析器以及优化器，用户都可以自己重新开发，并且动态扩展。

 2.用spark.read 创建DataFrame

回答在下面Spark sql DataFrame的基本操作代码部分

3.观察从不同类型文件创建DataFrame有什么异同?

 txt文件：创建的DataFrame数据没有结构

json文件：创建的DataFrame数据有结构

4.观察Spark的DataFrame与Python pandas的DataFrame有什么异同？

 

 

 

 

Spark sql DataFrame的基本操作

创建：

spark.read.text()

spark.read.json()

打印数据

df.show()默认打印前20条数据，df.show(n)

打印概要

df.printSchema()

查询总行数

df.count()

df.head(3) #list类型，list中每个元素是Row类

输出全部行

df.collect() #list类型，list中每个元素是Row类

查询概况

df.describe().show()

取列

df[‘name’]

df.name

df.select()

df.filter()

df.groupBy()

df.sort()

 

 

 

 

 

 

df.filter()