sparksql怎么可视化 sparksql怎么写

1.idea的把代码编写好打包上传到集群中运行

1.1依赖和插件

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-compiler</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-reflect</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.4.5</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>2.4.5</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <!-- Java Compiler -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <version>3.1</version>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                </configuration>
            </plugin>

            <!-- Scala Compiler -->
            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <version>2.15.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

        </plugins>
    </build>

1.2 spark提交到集群中运行(导包)

spark-submit 提交
--conf spark.sql.shuffle.partitions=1  (设置spark sqlshuffle之后分区数据马，和代码里面设置是一样的，代码中优先级高)

spark提交到集群中运行
    val spark: SparkSession =SparkSession    //spark代码入口
      .builder()
      .appName("submit")
//      .master("local")
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._
    import org.apache.spark.sql.functions._

    //读取hdfs数据
    val studentDF: DataFrame =spark
      .read
      .format("csv")
      .option("sep",",")
      .schema("id STRING,name STRING,age INT,gender STRING,clazz STRING")
      .load("/data/student/")
   //统计性别人数
    val gender_numDF: DataFrame =studentDF
      .groupBy($"gender")
      .agg(count(expr("1")) as "num") //需要的是列对象，不是数字也不是字符串

   //保存数据到hdfs
    gender_numDF
      .write
      .format("csv")
      .option("sep",",")
      .mode(SaveMode.Overwrite)
      .save("/data/gender_num")

2.spark shell (repl读执行打印循环) 里面使用sqlContext

进入spark shell：spark-shell --master yarn-client

1.向yarn申请资源，进入spark代码的命令行
2.只能使用yarn-clint,打印日志，看到结果，测试使用，简单任务使用，代码无法保存
3.硬写代码，没有提示，有点小难

shell命令行中：
val studentDF=spark.read.format("csv").option("sep",",").schema("id STRING,name STRING,age INT,gender STRING,clazz STRING").load("/data/student/")

studentDF.show(100)

3. spark-sql

3.1 spark-sql --master yarn-client

不能使用yarn-cluster   
和hive的命令行一样，直接写sql
在spark-sql是完全兼容hive sql的
spark-sql 底层使用spark进行计算
hive 底层使用的是MR进行计算

3.2 禁用集群spark日志

1.cd /usr/local/soft/spark-2.4.5/conf
2.mv log4j.properties.template log4j.properties 
  vim log4j.properties
3.修改配置
log4j.rootCategory=ERROR, console

3.2 spark sql和hvie的建表语句一样

create table student
(
id  string,
name string,
age int,
gender string,
clazz string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS textfile
location '/data/student/';     //hdfs上的路径

spark-sql默认的把元数据库放进本地磁盘，删除后或者更改路径会找不到表

3.3 spark和hive整合

开启hive元数据服务，spark可以使用hive的元数据

1.在hive的..conf/hive-site.xml增加了一行配置
 以后在使用hive之前都需要先启动元数据服务

<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://master:9083</value>
</property>

将hive-site.xml  复制到spark conf目录下
cp hive-site.xml /usr/local/soft/spark-2.4.5/conf/

2.将mysql 驱动包复制到spark jars目录下
cd /usr/local/soft/hive-1.2.1/lib
cp mysql-connector-java-5.1.49.jar /usr/local/soft/spark-2.4.5/jars/

3.启动hive元数据服务, 将hvie的元数据暴露给第三方(spark使用)
nohup  hive --service metastore >> metastore.log 2>&1 &

4.每次访问时必须重启hive元数据服务，整合好之后spark-sql里面就可以使用hive的表了

5.可以增加一些设置：
启动spark-sql时增加参数
默认是local模式
spark-sql -conf  spark.sql.shuffle.partitions=2
---------------------------------------------------------------------------
可以指定yarn-client模式
spark-sql --master yarn-client --conf  spark.sql.shuffle.partitions=2
---------------------------------------------------------------------------
进入spark-sql中再设置运行参数
set spark.sql.shuffle.partitions=2;

spark-sql-e：指定数据库后进行操作
spark-sql --database bigdata -e "select * from student"

saprk-sql-f
spark-sql --database bigdata -f a.sql

3.4 在idea代码中读取hive元数据，使用表

开启元数据服务后只能打包到服务器上运行

导入hive依赖：
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-exec</artifactId>
            <version>1.2.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-common</artifactId>
            <version>1.2.1</version>
        </dependency>


整个代码中没有创建表也没有读数据，直接将hive中的表转换成DataFrame进行操作
hive历史久，有很多表整合后可以节省重新建表的成本

val spark: SparkSession = SparkSession
.builder()
.appName("onhive")
.enableHiveSupport() //开启hive的元数据支持，在代码中读取hive的元数据
.getOrCreate()
//读取hive的表
val studentDF = spark.talbe("studnet")

3.5 spark-aql和hive的区别

spark-sql有缓存，对同一个表进行多次操作时