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heibaiying
@ -12,18 +12,18 @@
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### 1.1 创建DataFrame
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Spark中所有功能的入口点是`SparkSession`，可以使用`SparkSession.builder()`创建。创建后应用程序就可以从现有RDD，Hive表或Spark数据源创建DataFrame。示例如下：
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Spark 中所有功能的入口点是 `SparkSession`，可以使用 `SparkSession.builder()` 创建。创建后应用程序就可以从现有 RDD，Hive 表或 Spark 数据源创建 DataFrame。示例如下：
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```scala
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val spark = SparkSession.builder().appName("Spark-SQL").master("local[2]").getOrCreate()
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val df = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")
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df.show()
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// 建议在进行spark SQL编程前导入下面的隐式转换，因为DataFrames和dataSets中很多操作都依赖了隐式转换
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// 建议在进行 spark SQL 编程前导入下面的隐式转换，因为 DataFrames 和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换
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import spark.implicits._
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```
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可以使用`spark-shell`进行测试，需要注意的是`spark-shell`启动后会自动创建一个名为`spark`的`SparkSession`，在命令行中可以直接引用即可：
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可以使用 `spark-shell` 进行测试，需要注意的是 `spark-shell` 启动后会自动创建一个名为 `spark` 的 `SparkSession`，在命令行中可以直接引用即可：
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<div align="center"> <img src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-sql-shell.png"/> </div>
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@ -31,7 +31,7 @@ import spark.implicits._
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### 1.2 创建Dataset
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Spark支持由内部数据集和外部数据集来创建DataSet，其创建方式分别如下：
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Spark 支持由内部数据集和外部数据集来创建 DataSet，其创建方式分别如下：
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#### 1. 由外部数据集创建
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@ -39,11 +39,11 @@ Spark支持由内部数据集和外部数据集来创建DataSet，其创建方
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// 1.需要导入隐式转换
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import spark.implicits._
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// 2.创建case class,等价于Java Bean
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// 2.创建 case class,等价于 Java Bean
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case class Emp(ename: String, comm: Double, deptno: Long, empno: Long,
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hiredate: String, job: String, mgr: Long, sal: Double)
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// 3.由外部数据集创建Datasets
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// 3.由外部数据集创建 Datasets
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val ds = spark.read.json("/usr/file/emp.json").as[Emp]
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ds.show()
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```
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@ -54,11 +54,11 @@ ds.show()
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// 1.需要导入隐式转换
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import spark.implicits._
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// 2.创建case class,等价于Java Bean
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// 2.创建 case class,等价于 Java Bean
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case class Emp(ename: String, comm: Double, deptno: Long, empno: Long,
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hiredate: String, job: String, mgr: Long, sal: Double)
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// 3.由内部数据集创建Datasets
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// 3.由内部数据集创建 Datasets
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val caseClassDS = Seq(Emp("ALLEN", 300.0, 30, 7499, "1981-02-20 00:00:00", "SALESMAN", 7698, 1600.0),
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Emp("JONES", 300.0, 30, 7499, "1981-02-20 00:00:00", "SALESMAN", 7698, 1600.0))
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.toDS()
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@ -69,7 +69,7 @@ caseClassDS.show()
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### 1.3 由RDD创建DataFrame
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Spark支持两种方式把RDD转换为DataFrame，分别是使用反射推断和指定Schema转换：
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Spark 支持两种方式把 RDD 转换为 DataFrame，分别是使用反射推断和指定 Schema 转换：
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#### 1. 使用反射推断
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@ -80,12 +80,12 @@ import spark.implicits._
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// 2.创建部门类
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case class Dept(deptno: Long, dname: String, loc: String)
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// 3.创建RDD并转换为dataSet
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// 3.创建 RDD 并转换为 dataSet
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val rddToDS = spark.sparkContext
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.textFile("/usr/file/dept.txt")
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.map(_.split("\t"))
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.map(line => Dept(line(0).trim.toLong, line(1), line(2)))
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.toDS() // 如果调用toDF()则转换为dataFrame
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.toDS() // 如果调用 toDF() 则转换为 dataFrame
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```
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#### 2. 以编程方式指定Schema
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@ -100,15 +100,15 @@ val fields = Array(StructField("deptno", LongType, nullable = true),
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StructField("dname", StringType, nullable = true),
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StructField("loc", StringType, nullable = true))
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// 2.创建schema
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// 2.创建 schema
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val schema = StructType(fields)
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// 3.创建RDD
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// 3.创建 RDD
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val deptRDD = spark.sparkContext.textFile("/usr/file/dept.txt")
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val rowRDD = deptRDD.map(_.split("\t")).map(line => Row(line(0).toLong, line(1), line(2)))
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// 4.将RDD转换为dataFrame
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// 4.将 RDD 转换为 dataFrame
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val deptDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
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deptDF.show()
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```
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@ -117,7 +117,7 @@ deptDF.show()
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### 1.4 DataFrames与Datasets互相转换
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Spark提供了非常简单的转换方法用于DataFrame与Dataset间的互相转换，示例如下：
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Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下：
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```shell
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# DataFrames转Datasets
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@ -135,13 +135,13 @@ res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more
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### 2.1 引用列
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Spark支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 `col() `或 `column() `函数。
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Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 `col() ` 或 `column() ` 函数。
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```scala
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col("colName")
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column("colName")
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// 对于Scala语言而言，还可以使用$"myColumn"和'myColumn这两种语法糖进行引用。
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// 对于 Scala 语言而言，还可以使用$"myColumn"和'myColumn 这两种语法糖进行引用。
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df.select($"ename", $"job").show()
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df.select('ename, 'job).show()
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```
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@ -168,7 +168,7 @@ df.drop("comm","job").show()
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df.withColumnRenamed("comm", "common").show()
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```
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需要说明的是新增，删除，重命名列都会产生新的DataFrame，原来的DataFrame不会被改变。
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需要说明的是新增，删除，重命名列都会产生新的 DataFrame，原来的 DataFrame 不会被改变。
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<br/>
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@ -178,13 +178,13 @@ df.withColumnRenamed("comm", "common").show()
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// 1.查询员工姓名及工作
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df.select($"ename", $"job").show()
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// 2.filter 查询工资大于2000的员工信息
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// 2.filter 查询工资大于 2000 的员工信息
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df.filter($"sal" > 2000).show()
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// 3.orderBy 按照部门编号降序，工资升序进行查询
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df.orderBy(desc("deptno"), asc("sal")).show()
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// 4.limit 查询工资最高的3名员工的信息
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// 4.limit 查询工资最高的 3 名员工的信息
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df.orderBy(desc("sal")).limit(3).show()
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// 5.distinct 查询所有部门编号
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@ -201,19 +201,19 @@ df.groupBy("deptno").count().show()
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### 4.1 Spark SQL基本使用
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```scala
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// 1.首先需要将DataFrame注册为临时视图
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// 1.首先需要将 DataFrame 注册为临时视图
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df.createOrReplaceTempView("emp")
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// 2.查询员工姓名及工作
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spark.sql("SELECT ename,job FROM emp").show()
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// 3.查询工资大于2000的员工信息
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// 3.查询工资大于 2000 的员工信息
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spark.sql("SELECT * FROM emp where sal > 2000").show()
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// 4.orderBy 按照部门编号降序，工资升序进行查询
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spark.sql("SELECT * FROM emp ORDER BY deptno DESC,sal ASC").show()
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// 5.limit 查询工资最高的3名员工的信息
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// 5.limit 查询工资最高的 3 名员工的信息
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spark.sql("SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 3").show()
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// 6.distinct 查询所有部门编号
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@ -225,9 +225,9 @@ spark.sql("SELECT deptno,count(ename) FROM emp group by deptno").show()
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### 4.2 全局临时视图
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上面使用`createOrReplaceTempView`创建的是会话临时视图，它的生命周期仅限于会话范围，会随会话的结束而结束。
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上面使用 `createOrReplaceTempView` 创建的是会话临时视图，它的生命周期仅限于会话范围，会随会话的结束而结束。
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你也可以使用`createGlobalTempView`创建全局临时视图，全局临时视图可以在所有会话之间共享，并直到整个Spark应用程序终止后才会消失。全局临时视图被定义在内置的`global_temp`数据库下，需要使用限定名称进行引用，如`SELECT * FROM global_temp.view1`。
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你也可以使用 `createGlobalTempView` 创建全局临时视图，全局临时视图可以在所有会话之间共享，并直到整个 Spark 应用程序终止后才会消失。全局临时视图被定义在内置的 `global_temp` 数据库下，需要使用限定名称进行引用，如 `SELECT * FROM global_temp.view1`。
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```scala
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// 注册为全局临时视图
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