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SparkSQL数据处理分析

基于DSL分析

基于SQL分析

第一步、注册为临时视图

第二步、编写SQL，执行分析

​​​​​​​SparkSQL数据处理分析

     在SparkSQL模块中，将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后，提供两种方式分析处理数据，正如前面案例【词频统计WordCount】两种方式：

 第一种：DSL（domain-specific language）编程，调用DataFrame/Dataset API（函数），类似RDD中函数；

 第二种：SQL 编程，将DataFrame/Dataset注册为临时视图或表，编写SQL语句，类似HiveQL；

     两种方式底层转换为RDD操作，包括性能优化完全一致，在实际项目中语句不通的习惯及业务灵活选择。比如机器学习相关特征数据处理，习惯使用DSL编程；比如数据仓库中数据ETL和报表分析，习惯使用SQL编程。无论哪种方式，都是相通的，必须灵活使用掌握。

基于DSL分析

调用DataFrame/Dataset中API（函数）分析数据，其中函数包含RDD中转换函数和类似SQL语句函数，部分截图如下：

类似SQL语法函数：调用Dataset中API进行数据分析，Dataset中涵盖很多函数，大致分类如下：

 1、选择函数select：选取某些列的值

 2、过滤函数filter/where：设置过滤条件，类似SQL中WHERE语句

 3、分组函数groupBy/rollup/cube：对某些字段分组，在进行聚合统计

 4、聚合函数agg：通常与分组函数连用，使用一些count、max、sum等聚合函数操作

 5、排序函数sort/orderBy：按照某写列的值进行排序（升序ASC或者降序DESC）

 6、限制函数limit：获取前几条数据，类似RDD中take函数

 7、重命名函数withColumnRenamed：将某列的名称重新命名

 8、删除函数drop：删除某些列

 9、增加列函数withColumn：当某列存在时替换值，不存在时添加此列

上述函数在实际项目中经常使用，尤其数据分析处理的时候，其中要注意，调用函数时，通常指定某个列名称，传递Column对象，通过隐式转换转换字符串String类型为Column对象。

Dataset/DataFrame中转换函数，类似RDD中Transformation函数，使用差不多：

​​​​​​​基于SQL分析

将Dataset/DataFrame注册为临时视图，编写SQL执行分析，分为两个步骤：

第一步、注册为临时视图

第二步、编写SQL，执行分析

其中SQL语句类似Hive中SQL语句，查看Hive官方文档，SQL查询分析语句语法，官方文档文档：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+Select

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