PySpark大數(shù)據(jù)技術與應用 課件 3.1 Spark SQL概述

SparkSQL概述1SparkSQL主要功能目錄SparkSQL起源與發(fā)展歷程2SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrame3SparkSQL是Spark用于處理結構化數(shù)據(jù)的一個組件，其編程抽象為DataFrame。作為分布式SQL查詢引擎，SparkSQL允許用戶通過SQL、DataFrameAPI和DataSetAPI這3種方式處理結構化數(shù)據(jù)。SparkSQL將關系處理與Spark函數(shù)編程相結合，并支持讀取多種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，如CSV、JSON、JDBC、Hive等。Spark

SQL概述SparkSQL的起源與發(fā)展緊密相連于大數(shù)據(jù)處理技術的進步和需求，其前身是Shark，后來為了支持更廣泛的數(shù)據(jù)源和優(yōu)化性能，發(fā)展為全新的SparkSQL項目。SparkSQL的起源可以追溯到Hive。Hive作為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的組件，主要服務于熟悉SQL但不熟悉MapReduce編程模型的用戶，它允許數(shù)據(jù)分析師使用SQL語句來操作HDFS上的數(shù)據(jù)。然而，Hive在執(zhí)行過程中存在大量的中間磁盤落地過程，導致效率低下。為了提高SQL-on-Hadoop的效率，Shark作為響應此需求的解決方案之一被提出。Shark修改了Hive架構中的內存管理、物理計劃、執(zhí)行模塊，并運行在Spark引擎上，使得SQL查詢速度得到顯著提升。Spark

SQL的起源與發(fā)展隨著技術的發(fā)展，Shark對Hive的過度依賴成為了限制Spark發(fā)展的瓶頸。因此，Spark團隊決定拋棄Shark的代碼，轉而開發(fā)全新的SparkSQL項目。SparkSQL不僅擺脫了對Hive的依賴，還支持多種數(shù)據(jù)源，如Hive、Parquet、JSON、JDBC等，同時采用了多種性能優(yōu)化技術，比如內存列存儲、字節(jié)碼生成和動態(tài)評估的成本模型等。從歷史的角度來看，SparkSQL的出現(xiàn)和發(fā)展體現(xiàn)了開源社區(qū)對于技術迭代的能力，即不斷推陳出新，以適應不斷變化的數(shù)據(jù)處理需求。如今，SparkSQL已經(jīng)成為ApacheSpark生態(tài)中最為活躍的子項目之一，它的重要性伴隨著ApacheSpark的發(fā)展而日益突顯。Spark

SQL的起源與發(fā)展1SparkSQL主要功能目錄SparkSQL起源與發(fā)展歷程2SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrame3SparkSQL允許開發(fā)人員通過SQL語句簡單快捷地操作海量結構化數(shù)據(jù)，進行大數(shù)據(jù)分析。多數(shù)據(jù)源支持：從各種結構化文件和數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)進行高效分析。廣泛的連接性：提供JDBC和ODBC接口，不局限于Spark程序內查詢。緊密集成的分析能力：將SQL查詢與RDD結合，提供跨語言API支持復雜分析。模塊化協(xié)作：與Streaming、MLlib、GraphX等模塊緊密結合處理結構化數(shù)據(jù)。SparkSQL主要功能1SparkSQL主要功能目錄SparkSQL起源與發(fā)展歷程2SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrame3DataFrame：

SparkSQL的核心數(shù)據(jù)抽象，結合了RDD的彈性與SQL的操作便捷性定義與結構：帶模式的RDD（SchemaRDD），提供名稱和類型信息創(chuàng)建方式：支持從結構化文件、數(shù)據(jù)庫、Hive表等多源創(chuàng)建API支持：Scala、Java、Python、R語言的API兼容性高級特性：自Spark1.6起，DataSetAPI為DataFrame帶來類型安全擴展SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrame1.DataFrame概念NameAgeHeightStringIntDoubleStringIntDoubleStringIntDoubleDataFrame和RDD的共同特征不可變性：一旦創(chuàng)建，DataFrame和RDD中的數(shù)據(jù)不能被修改。如進行任何變更，會生成一個新的數(shù)據(jù)集。內存運行：在內存中執(zhí)行計算，這樣可以顯著提高處理速度。彈性分布式計算能力：利用Spark的彈性分布式數(shù)據(jù)集的特性來處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrame2.

DataFrame與RDD比較DataFrame與RDD的主要區(qū)別數(shù)據(jù)結構：DataFrame提供了一種高層次的抽象，類似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的二維表格，具有行和列。而RDD是一個分布式的彈性數(shù)據(jù)集，可以看做是一個不可變的分布式對象集合。數(shù)據(jù)處理：DataFrame專注于結構化數(shù)據(jù)，RDD適用于各類數(shù)據(jù)源，尤其是非結構化數(shù)據(jù)。性能優(yōu)化：DataFrame可以利用其結構化特性進行性能優(yōu)化，比如執(zhí)行代碼生成和列式存儲等，這些在RDD中不常見。API支持：DataFrame提供了更豐富的SQL類操作接口，而RDD的API更偏向于低層次的操作。SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrameDataFrame與RDD雖然都是Spark中重要的數(shù)據(jù)結構，但DataFrame通過提供結構化視圖，使得數(shù)據(jù)處理更加直觀和高效，而RDD則在處理非結構化數(shù)據(jù)時展現(xiàn)出更大的靈活性。SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrameDataFrame和DataSet都是SparkSQL中的重要數(shù)據(jù)結構，它們在類型系統(tǒng)、API支持和功能定位上存在一些差異。類型系統(tǒng)：DataFrame是DataSet[Row]的特例，它的每一行數(shù)據(jù)類型固定為Row。DataFrame通常只知道列字段，而不明確每一列的數(shù)據(jù)類型，在編譯時不做類型檢查。而DataSet是一個強類型的數(shù)據(jù)結構，用戶需要定義具體的類（如Car類、Person類），DataSet知道每一列的名稱和數(shù)據(jù)類型，提供了更嚴格的錯誤檢查機制。SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrame3.

DataFrame與DataSet的比較API支持：DataFrame提供了豐富的SQL類操作接口，可以方便地進行數(shù)據(jù)選擇、過濾、聚合等操作。DataSet則提供了更為豐富的API，包括了DataFrame的API以及更多針對特定類型的操作，這使得DataSet能夠提供更高層次的抽象和更強的類型安全性。功能定位：DataFrame主要用于結構化數(shù)據(jù)處理，它可以看作是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中二維表格的一種分布式實現(xiàn)。而DataSet則結合了RDD和DataFrame的優(yōu)點，不僅提供了結構化數(shù)據(jù)的處理能力，還允許用戶自定義數(shù)據(jù)類型，從而可以進行更加復雜的數(shù)據(jù)處理和分析?？偨Y來說，DataFrame和DataSet雖然在SparkSQL中都扮演著重要的角色，但DataFrame更適合那些不需要明確類型信息的通用數(shù)據(jù)處理任務，而DataSet則適用于需要強類型和復雜業(yè)務邏輯處理的場景。SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrameDataFrame為開發(fā)人員提供了更高級別的數(shù)據(jù)抽象，使得處理大型數(shù)據(jù)集更加容易。DataFrame優(yōu)點主要體現(xiàn)在以下兩個方面。性能優(yōu)勢：由于DataFrame引入了Schema，即數(shù)據(jù)結構的描述信息，因此后期Spark程序中的大量對象在進行網(wǎng)絡傳輸時，只需針對數(shù)據(jù)的內容進行序列化，而無需傳輸數(shù)據(jù)結構信息。這樣可以減少數(shù)據(jù)傳輸量，降低序列化和反序列的性能開銷，彌補了RDD在這方面的不足。減少內存垃圾回收：DataFrame利用了堆外內存（Off-heap），直接在操作系統(tǒng)層上構建對象，而不是使用堆中的內存。這樣可以節(jié)省堆內存空間，減少垃圾回收（GarbageCollection，GC）的頻率，提高程序運行效率，彌補了RDD在堆內存占用和垃圾回收方面的不足。

SparkSQL數(shù)據(jù)核心抽象DataFrame4.

DataFrame的優(yōu)點DataFrame在編譯時不會進行類型檢查，因而無法在編譯時發(fā)現(xiàn)錯誤