本文主要是帮助大家从入门到精通掌握spark sql。篇幅较长，内容较丰富建议大家收藏，仔细阅读。

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熟悉spark sql的都知道，spark sql是从shark发展而来。Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive关系不大的优化）；

同时还依赖Hive Metastore和Hive SerDe（用于兼容现有的各种Hive存储格式）。
Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HQL parser、Hive Metastore和Hive SerDe。也就是说，从HQL被解析成抽象语法树（AST）起，就全部由Spark SQL接管了。执行计划生成和优化都由Catalyst负责。借助Scala的模式匹配等函数式语言特性，利用Catalyst开发执行计划优化策略比Hive要简洁得多。

Spark SQL

spark sql提供了多种接口：

1. 纯Sql 文本

2. dataset/dataframe api

当然，相应的，也会有各种客户端：

sql文本，可以用thriftserver/spark-sql

编码，Dataframe/dataset/sql

 Dataframe/Dataset API简介

Dataframe/Dataset也是分布式数据集，但与RDD不同的是其带有schema信息，类似一张表。

可以用下面一张图详细对比Dataset/dataframe和rdd的区别：

Dataset是在spark1.6引入的，目的是提供像RDD一样的强类型、使用强大的lambda函数，同时使用spark sql的优化执行引擎。到spark2.0以后，DataFrame变成类型为Row的Dataset，即为：

type DataFrame = Dataset[Row]

所以，很多移植spark1.6及之前的代码到spark2+的都会报错误，找不到dataframe类。

基本操作

val df = spark.read.json(“file:///opt/meitu/bigdata/src/main/data/people.json”)
df.show()
import spark.implicits._
df.printSchema()
df.select("name").show()
df.select($"name", $"age" + 1).show()
df.filter($"age" > 21).show()
df.groupBy("age").count().show()
spark.stop()

分区分桶 排序

分桶排序保存hive表
df.write.bucketBy(42,“name”).sortBy(“age”).saveAsTable(“people_bucketed”)
分区以parquet输出到指定目录
df.write.partitionBy("favorite_color").format("parquet").save("namesPartByColor.parquet")
分区分桶保存到hive表
df.write .partitionBy("favorite_color").bucketBy(42,"name").saveAsTable("users_partitioned_bucketed")

cube rullup pivot

cube
sales.cube("city", "year”).agg(sum("amount")as "amount”) .show()
rull up
sales.rollup("city", "year”).agg(sum("amount")as "amount”).show()
pivot 只能跟在groupby之后
sales.groupBy("year").pivot("city",Seq("Warsaw","Boston","Toronto")).agg(sum("amount")as "amount”).show()

SQL编程

Spark SQL允许用户提交SQL文本，支持一下三种手段编写sql文本：

1. spark 代码

2. spark-sql的shell

3. thriftserver

支持Spark SQL自身的语法，同时也兼容HSQL。

1. 编码

要先声明构建SQLContext或者SparkSession，这个是SparkSQL的编码入口。早起的版本使用的是SQLContext或者HiveContext，spark2以后，建议使用的是SparkSession。

1. SQLContext
new SQLContext(SparkContext)

2. HiveContext
new HiveContext(spark.sparkContext)

3. SparkSession
不使用hive元数据：
val spark = SparkSession.builder()
  .config(sparkConf) .getOrCreate()
使用hive元数据
 val spark = SparkSession.builder()
  .config(sparkConf) .enableHiveSupport().getOrCreate()

使用

val df =spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") 
df.createOrReplaceTempView("people") 
spark.sql("SELECT * FROM people").show()

2. spark-sql脚本

spark-sql 启动的时候类似于spark-submit 可以设置部署模式资源等，可以使用

bin/spark-sql –help 查看配置参数。 

需要将hive-site.xml放到${SPARK_HOME}/conf/目录下，然后就可以测试

show tables;

select count(*) from student;

3. thriftserver

thriftserver jdbc/odbc的实现类似于hive1.2.1的hiveserver2，可以使用spark的beeline命令来测试jdbc server。

安装部署
1). 开启hive的metastore
 bin/hive --service metastore 
2). 将配置文件复制到spark/conf/目录下
3). thriftserver
 sbin/start-thriftserver.sh --masteryarn  --deploy-mode client
对于yarn只支持client模式
4). 启动bin/beeline
5). 连接到thriftserver
 !connect jdbc:hive2://localhost:10001

用户自定义函数 

1. UDF

定义一个udf很简单，例如我们自定义一个求字符串长度的udf。

val len = udf{(str:String) => str.length}
spark.udf.register("len",len)
val ds =spark.read.json("file:///opt/meitu/bigdata/src/main/data/employees.json")
ds.createOrReplaceTempView("employees")
ds.show()
spark.sql("select len(name) from employees").show()

2. UserDefinedAggregateFunction

定义一个UDAF

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction
import org.apache.spark.sql.types._

object MyAverageUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
  //Data types of input arguments of this aggregate function
  definputSchema:StructType = StructType(StructField("inputColumn", LongType) :: Nil)
  //Data types of values in the aggregation buffer
  defbufferSchema:StructType = {
    StructType(StructField("sum", LongType):: StructField("count", LongType) :: Nil)
  }
  //The data type of the returned value
  defdataType:DataType = DoubleType
  //Whether this function always returns the same output on the identical input
  defdeterministic: Boolean = true
  //Initializes the given aggregation buffer. The buffer itself is a `Row` that inaddition to
  // standard methods like retrieving avalue at an index (e.g., get(), getBoolean()), provides
  // the opportunity to update itsvalues. Note that arrays and maps inside the buffer are still
  // immutable.
  definitialize(buffer:MutableAggregationBuffer): Unit = {
    buffer(0) = 0L
    buffer(1) = 0L
  }
  //Updates the given aggregation buffer `buffer` with new input data from `input`
  defupdate(buffer:MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit ={
    if(!input.isNullAt(0)) {
      buffer(0) = buffer.getLong(0)+ input.getLong(0)
      buffer(1) = buffer.getLong(1)+ 1
    }
  }
  // Mergestwo aggregation buffers and stores the updated buffer values back to `buffer1`
  defmerge(buffer1:MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit ={
    buffer1(0) = buffer1.getLong(0)+ buffer2.getLong(0)
    buffer1(1) = buffer1.getLong(1)+ buffer2.getLong(1)
  }
  //Calculates the final result
  defevaluate(buffer:Row): Double =buffer.getLong(0).toDouble /buffer.getLong(1)
}

使用UDAF

val ds = spark.read.json("file:///opt/meitu/bigdata/src/main/data/employees.json")
ds.createOrReplaceTempView("employees")
ds.show()
spark.udf.register("myAverage", MyAverageUDAF)
val result = spark.sql("SELECT myAverage(salary) as average_salary FROM employees")
result.show()

3. Aggregator

定义一个Aggregator

import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
case class Employee(name: String, salary: Long)
case class Average(var sum: Long, var count: Long)

object MyAverageAggregator extends Aggregator[Employee, Average, Double] {

  // A zero value for this aggregation. Should satisfy the property that any b + zero = b
  def zero: Average = Average(0L, 0L)
  // Combine two values to produce a new value. For performance, the function may modify `buffer`
  // and return it instead of constructing a new object
  def reduce(buffer: Average, employee: Employee): Average = {
    buffer.sum += employee.salary
    buffer.count += 1
    buffer
  }
  // Merge two intermediate values
  def merge(b1: Average, b2: Average): Average = {
    b1.sum += b2.sum
    b1.count += b2.count
    b1
  }
  // Transform the output of the reduction
  def finish(reduction: Average): Double = reduction.sum.toDouble / reduction.count
  // Specifies the Encoder for the intermediate value type
  def bufferEncoder: Encoder[Average] = Encoders.product
  // Specifies the Encoder for the final output value type
  def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble
}

使用

spark.udf.register("myAverage2", MyAverageAggregator)
import spark.implicits._
val ds = spark.read.json("file:///opt/meitu/bigdata/src/main/data/employees.json").as[Employee]
ds.show()
val averageSalary = MyAverageAggregator.toColumn.name("average_salary")
val result = ds.select(averageSalary)
result.show() 

val peopleDF = spark.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json")
peopleDF.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")

默认的是parquet，可以通过spark.sql.sources.default，修改默认配置。
2. Parquet 文件

val parquetFileDF =spark.read.parquet("people.parquet") 
 peopleDF.write.parquet("people.parquet")

3. ORC 文件

val ds = spark.read.json("file:///opt/meitu/bigdata/src/main/data/employees.json")
ds.write.mode("append").orc("/opt/outputorc/")
spark.read.orc("/opt/outputorc/*").show(1)

4. JSON

ds.write.mode("overwrite").json("/opt/outputjson/")
spark.read.json("/opt/outputjson/*").show()

5. Hive 表

spark 1.6及以前的版本使用hive表需要hivecontext。

Spark2开始只需要创建sparksession增加enableHiveSupport()即可。

val spark = SparkSession
 .builder()
 .config(sparkConf)
 .enableHiveSupport()
 .getOrCreate()

spark.sql("select count(*) from student").show()

6. JDBC

写入mysql

wcdf.repartition(1).write.mode("append").option("user", "root")
 .option("password", "mdh2018@#").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test","alluxio",new Properties())

从mysql里读

val fromMysql = spark.read.option("user", "root")
 .option("password", "mdh2018@#").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test","alluxio",new Properties())

7. 自定义数据源

自定义source比较简单，首先我们要看看source加载的方式

指定的目录下，定义一个DefaultSource类，在类里面实现自定义source。就可以实现我们的目标。

import org.apache.spark.sql.sources.v2.{DataSourceOptions, DataSourceV2, ReadSupport}

class DefaultSource  extends DataSourceV2 with ReadSupport {

 def createReader(options: DataSourceOptions) = new SimpleDataSourceReader()
}

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.sources.v2.reader.{DataReaderFactory, DataSourceReader}
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}

class SimpleDataSourceReader extends DataSourceReader {

 def readSchema() = StructType(Array(StructField("value", StringType)))

 def createDataReaderFactories = {
   val factoryList = new java.util.ArrayList[DataReaderFactory[Row]]
   factoryList.add(new SimpleDataSourceReaderFactory())
   factoryList
 }
}

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.sources.v2.reader.{DataReader, DataReaderFactory}

class SimpleDataSourceReaderFactory extends
 DataReaderFactory[Row] with DataReader[Row] {
 def createDataReader = new SimpleDataSourceReaderFactory()
 val values = Array("1", "2", "3", "4", "5")

 var index = 0

 def next = index < values.length

 def get = {
   val row = Row(values(index))
   index = index + 1
   row
 }

 def close() = Unit
}

使用

val simpleDf = spark.read
 .format("bigdata.spark.SparkSQL.DataSources")
 .load()

simpleDf.show()

1. 流程简介

整体流程如下:

总体执行流程如下：从提供的输入API（SQL，Dataset， dataframe）开始，依次经过unresolved逻辑计划，解析的逻辑计划，优化的逻辑计划，物理计划，然后根据cost based优化，选取一条物理计划进行执行.

简单化成四个部分：

1). analysis

Spark 2.0 以后语法树生成使用的是antlr4，之前是scalaparse。

2). logical optimization

常量合并，谓词下推，列裁剪，boolean表达式简化，和其它的规则

3). physical planning

eg:SortExec          

4). Codegen

codegen技术是用scala的字符串插值特性生成源码，然后使用Janino，编译成java字节码。Eg： SortExec

2. 自定义优化器

1). 实现

继承Rule[LogicalPlan]

2). 注册

spark.experimental.extraOptimizations= Seq(MultiplyOptimizationRule)

3). 使用

selectExpr("amountPaid* 1")

3. 自定义执行计划

主要是实现重载count函数的功能

1).  物理计划：

继承SparkLan实现doExecute方法

2). 逻辑计划

继承SparkStrategy实现apply

3). 注册到Spark执行策略：

spark.experimental.extraStrategies =Seq(countStrategy)

4). 使用

spark.sql("select count(*) fromtest")

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