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Spark-sql编程

创建子模块并添加依赖

IDEA中创建一个名为Spark-SQL的子模块。

在该子模块的pom.xml文件中添加Spark-SQL的依赖,具体依赖为org.apache.spark:spark-sql_2.12:3.0.0

编写Spark-SQL测试代码

定义一个User case class,用于表示用户信息(idnameage)。

创建一个名为SparkSQLDemoobject,并在其中编写main方法作为程序的入口。

main方法中,首先创建SparkConfSparkSession对象,用于配置和启动Spark环境。

使用SparkSession对象的read.json方法读取一个JSON格式的用户数据文件,并将其转换为一个DataFrame对象。

使用DataFrameshow方法展示数据内容。

演示SQL风格语法:通过createOrReplaceTempView方法将DataFrame注册为临时视图,然后使用spark.sql方法执行SQL查询,并展示查询结果。

演示DSL风格语法:使用DataFrameselect方法选择特定列,并展示结果。

演示RDDDataFrameDataSet之间的转换:

创建一个RDD对象,并将其转换为DataFrame对象,再进一步转换为DataSet对象。

演示如何将DataSet对象转换回DataFrameRDD,并遍历RDD中的数据。

停止SparkSession

main方法的最后,调用spark.stop()方法停止SparkSession,释放资源。

自定义函数(UDF

UDF允许用户定义自己的函数,并在Spark SQL查询中使用。

实验展示了如何注册一个简单的UDF,该函数接收一个字符串并返回一个新的字符串(前缀为"Name:")。

通过将DataFrame注册为临时视图,并在SQL查询中使用自定义的UDF,展示了UDF的实际应用。

自定义聚合函数(UDAF

UDAF用于实现复杂的聚合逻辑,是Spark SQL处理聚合计算的重要工具。

实验展示了两种实现UDAF的方法:弱类型UDAF和强类型UDAF

弱类型UDAF:通过继承UserDefinedAggregateFunction类并实现相关方法,定义了一个计算平均工资的聚合函数。该实现方式较为传统,适用于Spark 3.0之前的版本。

强类型UDAF:利用Aggregator类创建了一个更为类型安全的平均工资聚合函数。这种实现方式在Spark 3.0及以后版本中更为推荐。

在两种实现方式中,都展示了如何将UDAF注册到SparkSession中,并在SQL查询中使用它来计算平均工资。

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