一、DataFrame的两种编程风格

• DSL语法风格
  • DSL称之为：领域特定语言
  • 其实就是指DataFrame的特有API
  • DSL风格意思就是以调用API的方式来处理Data
  • 比如：df.where().limit()
• SQL语法风格
  • SQL风格就是使用SQL语句处理DataFrame的数据
  • 比如：spark.sql(“SELECT * FROM xxx)

二、DSL风格

• show方法：

  • 功能：展示DataFrame中的数据，默认20条
  • df.show(参数1, 参数2)
    • 参数1: 默认是20, 控制展示多少条
    • 参数2: 是否阶段列, 默认只输出20个字符的长度, 过长不显示, 要显示的话 请填入 truncate = True

• printSchema方法:

  • 功能：打印输出df的schema信息
  • 语法：df.printSchema()

• select方法：

  • 功能：选择DataFrame中的指定列（通过传入参数进行指定）

  • 语法：

• 可传递：

  • 可变参数的cols对象，cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串列名来指定列
  • List[Column]对象或者List[str]对象， 用来选择多个列

• filter和where方法：

  • 功能：过滤DataFrame内的数据，返回一个过滤后的DataFrame
  • 语法：
    • df.filter()
    • df.where()
    • where和filter功能上是等价的
      

• groupBy 分组方法：

  • 功能：按照指定的列进行数据的分组， 返回值是GroupedData对象
  • 语法：
    • df.groupBy()
      

三、SQL风格

• 注册DataFrame成为表

• 使用SQL查询

  • 通过sparksession.sql(sql语句)来执行sql查询，返回值是一个新的df

  # 注册好表后，就可以写sql查询
  df2 = spark.sql("""SELECT * FROM score WHERE score < 99""")
  df2.show()
  

四、DataFrame的全局表和临时表

• 全局表
  • 跨SparkSession对象使用，在一个程序内的多个SparkSession中均可调用，查询前带上前缀：global_temp
• 临时表
  • 只在当前SparkSession中可用

五、pyspark.sql.functions包

• 这个包里面提供了一些列的计算函数供SparkSQL使用
• ```from pyspark.sql import functions as F`
• 返回值多数都是Column对象

六、SparkSQL Shuffle分区数目

在SparkSQL中当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partitions)为200，在实际项目中要合理的设置

• 配置文件：conf/spark-defaults.conf：spark.sql.shuffle.partitions 100

• 在客户端提交参数中：bin/spark-submit --conf "spark.sql.shuffle.partitions=100"

• 在代码中可以设置：spark = SparkSession.builder.appName("create df").master("loacl[*]").config("spark.sql.shuffle.partitions","2").getOrCreate()

七、数据清洗API

• 去重方法：dropDuplicates

  • 功能：对DF的数据进行去重，如果重复数据有多条，取第一条

  • # 去重API dropDuplicates，无参数是对数据进行整体去重
    df.dropDuplicates().show()
    # API同样可以针对字段进行去重，如下传入age字段，表示只要年龄一样，就认为是重复数据
    df.dropDuplicates(['age','job']).show()
    

• 删除缺失值的行方法 dropna

  • 功能：如果数据中包含null，通过dropna来进行判断，符合条件就删除这一行数据

  • # 如果有缺失，进行数据删除
    # 无参数，为how=any执行，只要有一个列是null，数据整行删除，如果填入how='all'，表示全部列为空，才会删除，how参数默认是'any'
    df.dropna().show()
    # 指定阈值进行删除，thresh=3表示，有效的列最少有3个，这行数据才保留
    # 设定thresh后，how参数无效了
    df.dropna(thresh=3).show()
    # 可以指定阈值，以及配合指定列进行工作
    # thresh=2,subset=['name','age']表示针对这2个列，有效列最少为2个才保留数据
    df.dropna(thresh=2,subset=['name','age']).show()
    

• 填充缺失值数据 fillna

  • 功能：根据参数的规则，来进行null的替换

  • # 将所有的空，按照指定的值进行填充，不理会列的，任何空都被填充
    df.fillna('loss').show()
    # 指定列进行填充
    df.fillna("loss",subset=['job']).show()
    # 给定字典，设定各个列的填充规则
    df.fillna({'name':'未知姓名','age':1,'job':'worker'}).show()
    

八、SparkSQL统一API写出DataFrame数据

• 语法

df.write.mode().format().option(K,V).sava(PATH)
# mode,传入模式字符串，可选:append 追加,overwrite 覆盖,ignore 忽略,error 重复就报异常（默认）
# format,传入格式字符串，可选:text,csv,json,parquet,orc,avro,jdbc
# 注意text源只支持单列df写出
# option 设置属性，如:.option("sep",",")
# save 写出的路径，支持本地文件和HDFS

• 常见的源写出

# Write text写出，只能写出一个单列数据
df.select(F.concat_ws("---","user_id","movie_id","rank","ts")).\
write.\
mode("overwrite").\
format("text").\
save("file:///export/data/output/sql/text")
# Write CSV写出
df.write.mode("overwrite").\
format("csv").\
option("sep",",").\
option("header",True).\
save("file:///export/data/output/csv")
# Write Json写出
df.write.mode("overwrite").\
format("json").\
save("file:///export/data/output/json")
# Write Parquet 写出
df.write.mode("overwrite").\
format("parquet").\
save("file:///export/data/output/parquet")
# 不给format，默认以parquet写出
df.write.mode("overwrite").save("file:///export/data/output/parquet")

• 将数据写出到Hive表中（写出Hive表需要配置好Hive和Spark的集成）
  • 就是写入到被Hive元数据MetaStore服务管理的地方

df.write.mode("append|overwrite|ignore|error").saveAsTable(参数1,参数2)
# 参数1：表名 如果指定数据库，可以写数据库.表名
# 参数2：格式，推荐使用parquet

九、DataFrame通过JDBC读写数据库(MySQL为例)

读取JDBC是需要有驱动的，我们读取的是jdbc:mysql://这个协议，也就是读取的事mysql的数据，既然如此，就需要有mysql的驱动jar包给spark程序用

点击下载mysql5驱动文件，密码：xjb5

点击下载mysql8驱动文件，密码：j082

• windows系统（使用本地解释器）
  • 将jar包放在：Anaconda3的安装路径下\envs\虚拟环境\Lib\site-packages\pyspark\jars
• Linux系统（使用远程解释器执行）
  • 将jar包放在：Anaconda3的安装路径下/envs/虚拟环境/lib/python3.8/site-packages/pyspark/jars

# 写DF通过JDBC到数据库中
df.write.mode("overwrite").\
format("jdbc").\
option("url","jdbc:mysql://node1:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true").\
option("dbtable","u_data").\
option("user","root").\
option("password","123456").\
save()

• 注意：
  • jdbc连接字符串中，建议使用useSSL=false确保连接可以正常连接（不适用SSL安全协议进行连接）
  • jdbc连接字符串中，建议使用useUnicode=true来确保传输中不出现乱码
  • save()不啊哟填参数，没有路径，是写出数据库
  • dbtable属性：指定写出的表名

# 从MySQL中读取数据
df = spark.read.format("jdbc").\
option("url","jdbc:mysql://node1:3306/test?useSSL=false&useUnicode=true").\
option("dbtable","u_data").\
option("user","root").\
option("password","123456").\
load()

• 注意：
  • 读出来是自带schema，不需要设置schema，因为数据库就又schema
  • load()不需要加参数，没有路径，从数据库中读取
  • dbtable是指定读取的表名