day07_Spark SQL

day07_Spark SQL课程笔记

一、今日课程内容

• 1- Spark SQL函数定义（掌握）
• 2- Spark On Hive（操作）
• 3- Spark SQL的分布式执行引擎（了解）
• 4- Spark SQL的运行机制（掌握）

今日目的：掌握Spark SQL函数定义的两种方式；理解->掌握Spark SQL的运行机制

二、Spark SQL函数定义（掌握）

1、窗口函数

回顾之前学习过的窗口函数：

分析函数 over(partition by xxx order by xxx [asc|desc] [rows between xxx and xxx])

分析函数可以大致分成如下3类：
1- 第一类: 聚合函数 sum() count() avg() max() min()
2- 第二类: 排序函数 row_number() rank() dense_rank() 
3- 第三类: 其他函数 ntile()  first_value() last_value() lead() lag() 

三个排序函数的区别?
row_number(): 巧记 1234  特点: 唯一且连续
rank(): 巧记 1224 特点: 并列不连续
dense_rank(): 巧记 1223  特点: 并列且连续

在Spark SQL中使用窗口函数案例：

已知数据如下:

cookie1,2018-04-10,1
cookie1,2018-04-11,5
cookie1,2018-04-12,7
cookie1,2018-04-13,3
cookie1,2018-04-14,2
cookie1,2018-04-15,4
cookie1,2018-04-16,4
cookie2,2018-04-10,2
cookie2,2018-04-11,3
cookie2,2018-04-12,5
cookie2,2018-04-13,6
cookie2,2018-04-14,3
cookie2,2018-04-15,9
cookie2,2018-04-16,7

需求: 要求找出每个cookie中pv排在前3位的数据，也就是分组取TOPN问题

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F,Window as W

# 绑定指定的python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()

    # 2.数据输入
    df = spark.read.csv(
        path='file:///export/data/spark_project/spark_sql/data/cookie.txt',
        sep=',',
        schema='cookie string,datestr string,pv int'
    )
    # 3.数据处理(切分,转换,分组聚合)
    # 4.数据输出
    etldf = df.dropDuplicates().dropna()
    # SQL方式
    etldf.createTempView('cookie_logs')
    spark.sql(
        """
        select cookie,datestr,pv
        from (
           select cookie,datestr,pv,
              dense_rank() over(partition by cookie order by pv desc) as rn
           from cookie_logs
        ) temp where rn <=3 
        """
    ).show()
    # DSL方式
    etldf.select(
        'cookie', 'datestr', 'pv',
        F.dense_rank().over( W.partitionBy('cookie').orderBy(F.desc('pv')) ).alias('rn')
    ).where('rn <=3').select('cookie', 'datestr', 'pv').show()


    # 5.关闭资源
    spark.stop()

运行结果截图：

2、自定义函数背景

2.1 回顾函数分类标准:

SQL最开始是_内置函数&自定义函数_两种

SQL函数，主要分为以下三大类：

• UDF函数：普通函数
  • 特点：一对一，输入一个得到一个
  • 例如：split() …
• UDAF函数：聚合函数
  • 特点：多对一，输入多个得到一个
  • 例如：sum() avg() count() min() max() …
• UDTF函数：表生成函数
  • 特点：一对多，输入一个得到多个
  • 例如：explode() …

在SQL中提供的所有的内置函数，都是属于以上三类中某一类函数

1. 简单来说：UDF、UDAF和UDTF是Spark SQL中用于扩展SQL功能的三种自定义函数，分别像是“单兵作战”、“团队协作”和“多面手”，满足不同的数据处理需求。

2. 具体而言：

   • UDF（用户自定义函数）：
     • 功能：对单行数据进行操作，输入一行输出一行。
     • 场景：适合简单的数据转换，比如将字符串转换为大写。
     • 示例：spark.udf.register("to_upper", lambda x: x.upper())
   • UDAF（用户自定义聚合函数）：
     • 功能：对多行数据进行聚合操作，输入多行输出一行。
     • 场景：适合复杂的聚合计算，比如自定义加权平均。
     • 示例：继承UserDefinedAggregateFunction类，实现initialize、update、merge等方法。
   • UDTF（用户自定义表生成函数）：
     • 功能：对单行数据进行操作，输入一行输出多行。
     • 场景：适合数据展开操作，比如将JSON数组拆分为多行。
     • 示例：继承GenericUDTF类，实现initialize、process、close等方法。

3. 实际生产场景：

   • 在数据清洗中，使用UDF将日期格式统一为标准格式。
   • 在数据分析中，使用UDAF计算复杂的业务指标，如客户生命周期价值（CLV）。
   • 在数据展开中，使用UDTF将嵌套的JSON数据拆分为多行，便于后续分析。

4. 总之：UDF、UDAF和UDTF是Spark SQL中强大的扩展工具，能够满足从简单转换到复杂聚合、数据展开的多种需求，为数据处理提供了极大的灵活性。

2.2 自定义函数背景

思考：有这么多的内置函数，为啥还需要自定义函数呢?

	为了扩充函数功能。在实际使用中，并不能保证所有的操作函数都已经提前的内置好了。很多基于业务处理的功能，其实并没有提供对应的函数，提供的函数更多是以公共功能函数。此时需要进行自定义，来扩充新的功能函数

​ 在Spark SQL中，针对Python语言，对于自定义函数，原生支持的并不是特别好。目前原生仅支持自定义UDF函数，而无法自定义UDAF函数和UDTF函数。

​ 在1.6版本后，Java 和scala语言支持自定义UDAF函数，但Python并不支持。

1- SparkSQL原生的时候，Python只能开发UDF函数
2- SparkSQL借助其他第三方组件(Arrow,pandas...)，Python可以开发UDF、UDAF函数,同时也提升效率

​ Spark SQL原生UDF函数存在的问题：大量的序列化和反序列

	虽然Python支持自定义UDF函数，但是其效率并不是特别的高效。因为在使用的时候，传递一行处理一行，返回一行的方式。这样会带来非常大的序列化的开销的问题，导致原生UDF函数效率不好
	
早期解决方案: 基于Java/Scala来编写自定义UDF函数，然后基于python调用即可
	
目前主要的解决方案: 引入Arrow框架，可以基于内存来完成数据传输工作，可以大大的降低了序列化的开销，提供传输的效率，解决原生的问题。同时还可以基于pandas的自定义函数，利用pandas的函数优势完成各种处理操作

3、Spark原生自定义UDF函数

3.1 自定义函数流程：

第一步: 在PySpark中创建一个Python的函数，在这个函数中书写自定义的功能逻辑代码即可

第二步: 将Python函数注册到Spark SQL中
	注册方式一: udf对象 = sparkSession.udf.register(参数1,参数2,参数3)
		参数1: 【UDF函数名称】，此名称用于后续在SQL中使用，可以任意取值，但是要符合名称的规范
		参数2: 【自定义的Python函数】，表示将哪个Python的函数注册为Spark SQL的函数
		参数3: 【UDF函数的返回值类型】。用于表示当前这个Python的函数返回的类型
		udf对象: 返回值对象，是一个UDF对象，可以在DSL中使用
	
		说明: 如果通过方式一来注册函数, 【可以用在SQL和DSL】
	
	注册方式二:  udf对象 = F.udf(参数1,参数2)
		参数1: Python函数的名称，表示将那个Python的函数注册为Spark SQL的函数
		参数2: 返回值的类型。用于表示当前这个Python的函数返回的类型
		udf对象: 返回值对象，是一个UDF对象，可以在DSL中使用
		
		说明: 如果通过方式二来注册函数，【仅能用在DSL中】
		
	注册方式三:  语法糖写法  @F.udf(returnType=返回值类型)  放置到对应Python的函数上面
		说明: 实际是方式二的扩展。如果通过方式三来注册函数，【仅能用在DSL中】
	
		
第三步: 在Spark SQL的 DSL/ SQL 中进行使用即可

3.2 自定义演示一:

需求1: 请自定义一个函数，完成对 数据 统一添加一个后缀名的操作 , 例如后缀名 ‘_itheima’

效果如下:

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F
from pyspark.sql.types import StringType

# 绑定指定的python解释器

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()


    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,'张三','广州'),(2,'李四','深圳')],
        schema='id int,name string,address string'
    )
    df.show()
    
    # 3.SparkSQL自定义udf函数
    # 第一步.自定义python函数
    def add_suffix(data):
        return data+'_itheima'

    # 第二步.把python函数注册到SparkSQL
    # ① spark.udf.register注册
    dsl1_add_suffix = spark.udf.register('sql_add_suffix',add_suffix,StringType())
    # ②F.udf注册
    dsl2_add_suffix = F.udf(add_suffix, StringType())
    # ③@F.udf注册
    @F.udf( StringType())
    def candy_add_suffix(data):
        return data+'_itheima'

    # 第三步.在SparkSQL中调用自定义函数
    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select id,name,sql_add_suffix(address) as new_address from temp"""
    ).show()
    
    # DSL方式
    # 调用dsl1_add_suffix
    df.select(
        'id', 'name', dsl1_add_suffix('address').alias('new_address')
    ).show()
    # 调用dsl2_add_suffix
    df.select(
        'id', 'name', dsl2_add_suffix('address').alias('new_address')
    ).show()
    # 调用candy_add_suffix
    df.select(
        'id', 'name', candy_add_suffix('address').alias('new_address')
    ).show()

    # 4.关闭资源
    spark.stop()

斌哥友情提醒: 可能遇到的问题如下

原因: 在错误的地方调用了错误的函数。spark.udf.register参数1取的函数名只能在SQL中使用，不能在DSL中用。

3.3 自定义演示二:

需求2: 请自定义一个函数，返回值类型为复杂类型: 列表

效果如下:

参考代码:

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F
from pyspark.sql.types import StringType, ArrayType

# 绑定指定的python解释器

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()


    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,'张三_广州'),(2,'李四_深圳')],
        schema='id int,name_address string'
    )
    df.show()

    # 3.SparkSQL自定义udf函数
    # 第一步.自定义python函数
    def my_split(data:str):
        list1 = data.split('_')
        return list1

    # 第二步.把python函数注册到SparkSQL
    # ① spark.udf.register注册
    dsl1_add_suffix = spark.udf.register('sql_add_suffix',my_split,ArrayType(StringType()))
    # ②F.udf注册
    dsl2_add_suffix = F.udf(my_split, ArrayType(StringType()))
    # ③@F.udf注册
    @F.udf(ArrayType(StringType()))
    def candy_add_suffix(data):
        list1 = data.split('_')
        return list1

    # 第三步.在SparkSQL中调用自定义函数
    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select id,sql_add_suffix(name_address) as new_address from temp"""
    ).show()

    # DSL方式
    # 调用dsl1_add_suffix
    df.select(
        'id',  dsl1_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()
    # 调用dsl2_add_suffix
    df.select(
        'id',dsl2_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()
    # 调用candy_add_suffix
    df.select(
        'id',candy_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()


    # 4.关闭资源
    spark.stop()

3.4 自定义演示三:

需求3: 请自定义一个函数，返回值类型为复杂类型: 字典

效果如下:

注意: 注意: 如果是字典类型,StructType中列名需要和字典的key值一致,否则是null补充

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F
from pyspark.sql.types import StringType, ArrayType, StructType

# 绑定指定的python解释器

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()


    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,'张三_广州'),(2,'李四_深圳')],
        schema='id int,name_address string'
    )
    df.show()

    # 3.SparkSQL自定义udf函数
    # 第一步.自定义python函数
    def my_split(data:str):
        list1 = data.split('_')
        return {'name':list1[0],'address':list1[1]}

    # 第二步.把python函数注册到SparkSQL
    # 注意: 如果是字典类型,StructType中列名需要和字典的key值一致,否则是null
    t = StructType().add('name',StringType()).add('address',StringType())
    # ① spark.udf.register注册
    dsl1_add_suffix = spark.udf.register('sql_add_suffix',my_split,t)
    # ②F.udf注册
    dsl2_add_suffix = F.udf(my_split, t)
    # ③@F.udf注册
    @F.udf(t)
    def candy_add_suffix(data):
        list1 = data.split('_')
        return {'name':list1[0],'address':list1[1]}

    # 第三步.在SparkSQL中调用自定义函数
    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select id,sql_add_suffix(name_address) as new_name_address from temp"""
    ).show()

    # DSL方式
    # 调用dsl1_add_suffix
    df.select(
        'id', dsl1_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()
    # 调用dsl2_add_suffix
    df.select(
        'id',dsl2_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()
    # 调用candy_add_suffix
    df.select(
        'id',candy_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()

    # 4.关闭资源
    spark.stop()

4、Pandas的自定义函数

2-如果不是3.1.2版本，那么先卸载pyspark

命令: pip uninstall pyspark

3- 再按照【Spark课程阶段_部署文档.doc】中重新安装3.1.2版本pyspark

命令: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pyspark==3.1.2

4.1 Apache Arrow框架

​ Apache Arrow是Apache旗下的一款顶级的项目。是一个跨平台的在内存中以列式存储的数据层，它的设计目标就是作为一个跨平台的数据层，来加快大数据分析项目的运行效率

​ Pandas 与 Spark SQL 进行交互的时候，建立在Apache Arrow上，带来低开销 高性能的UDF函数

​

如何安装? 三个节点建议都安装

检查服务器上是否有安装pyspark
pip list | grep pyspark  或者 conda list | grep pyspark
 pip list | grep pyarrow  
如果服务器已经安装了pyspark的库，那么仅需要执行以下内容，即可安装。例如在 node1安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark[sql]
	
如果服务器中python环境中没有安装pyspark，建议执行以下操作，即可安装。例如在 node2 和 node3安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyarrow==10.0.0

Arrow并不会自动使用，在某些情况下，需要配置 以及在代码中需要进行小的更改才可以使用

如何使用呢? 默认不会自动启动的, 一般建议手动配置

spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled',True)

4.2 基于Arrow完成Pandas和Spark的DataFrame互转

Pandas中DataFrame：

DataFrame：表示一个二维表对象，就是表示整个表

字段、列、索引；Series表示一列

Spark SQL中DataFrame：

使用场景：

1- Spark的DataFrame -> Pandas的DataFrame：当大数据处理到后期的时候，可能数据量会越来越少，这样可以考虑使用单机版的Pandas来做后续数据的分析

2- Pandas的DataFrame -> Spark的DataFrame：当数据量达到单机无法高效处理的时候，或者需要和其他大数据框架集成的时候，可以转成Spark中的DataFrame

Pandas的DataFrame -> Spark的DataFrame: spark.createDataFrame(data=pandas_df)
Spark的DataFrame -> Pandas的DataFrame: init_df.toPandas()

示例:

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession

# 绑定指定的python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()

    # TODO: 手动开启arrow框架
    spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled', True)

    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,'张三_广州'),(2,'李四_深圳')],
        schema='id int ,name_address string'
    )
    df.show()
    print(type(df))
    print('------------------------')

    # 3.数据处理(切分,转换,分组聚合)
    # 4.数据输出
    # spark->pandas
    pd_df = df.toPandas()
    print(pd_df)
    print(type(pd_df))

    print('------------------------')
    # pandas->spark
    df2 = spark.createDataFrame(pd_df)
    df2.show()
    print(type(df2))
    

    # 5.关闭资源
    spark.stop()

4.3 基于Pandas自定义函数

​ 基于Pandas的UDF函数来转换为Spark SQL的UDF函数进行使用。底层是基于Arrow框架来完成数据传输，允许向量化（可以充分利用计算机CPU性能）操作。

​ Pandas的UDF函数其实本质上就是Python的函数，只不过函数的传入数据类型为Pandas的类型

​ 基于Pandas的UDF可以使用自定义UDF函数和自定义UDAF函数

4.3.1 自定义函数流程

第一步: 在PySpark中创建一个Python的函数，在这个函数中书写自定义的功能逻辑代码即可

第二步: 将Python函数包装成Spark SQL的函数
	注册方式一: udf对象 = spark.udf.register(参数1, 参数2)
		参数1: UDF函数名称。此名称用于后续在SQL中使用，可以任意取值，但是要符合名称的规范
		参数2: Python函数的名称。表示将哪个Python的函数注册为Spark SQL的函数
		使用: udf对象只能在DSL中使用。参数1指定的名称只能在SQL中使用
		
		
	注册方式二: udf对象 = F.pandas_udf(参数1, 参数2)
		参数1: 自定义的Python函数。表示将哪个Python的函数注册为Spark SQL的函数
		参数2: UDF函数的返回值类型。用于表示当前这个Python的函数返回的类型对应到Spark SQL的数据类型
		udf对象: 返回值对象，是一个UDF对象。仅能用在DSL中使用
	
	注册方式三: 语法糖写法  @F.pandas_udf(returnType)  放置到对应Python的函数上面
		说明: 实际是方式二的扩展。仅能用在DSL中使用
	
第三步: 在Spark SQL的 DSL/ SQL 中进行使用即可

基于pandas方式还支持自定义UDAF函数
注意: 如果要用于自定义UDAF函数,理论上只能用上述注册方式三语法糖方式,也就意味着理论只能DSL使用
注意: 如果还想同时用SQL方式和DSL方式,可以把加了语法糖的函数,再传入到方式register注册,就可以使用了!

4.3.2 自定义UDF函数

• 自定义Python函数的要求：SeriesToSeries

  

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F
import pandas as pd

# 绑定指定的python解释器
from pyspark.sql.types import LongType, IntegerType

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()

    # TODO: 开启Arrow的使用
    spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled', 'True')

    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data = [(1,1),(2,2),(3,3)],
        schema= 'num1 int,num2 int'
    )
    df.show()
    # 3.基于pandas自定义函数 :SeriesTOSeries
    # 第一步: 自定义python函数
    def multiply(num1:pd.Series,num2:pd.Series)->pd.Series:
        return num1*num2

    # 第二步: 把python注册为SparkSQL函数
    # ①spark.udf.register注册
    dsl1_multiply = spark.udf.register('sql_multiply',multiply)
    # ②F.pandas_udf注册
    dsl2_multiply = F.pandas_udf(multiply,IntegerType())
    # ③@F.pandas_udf注册
    @F.pandas_udf(IntegerType())
    def candy_multiply(num1: pd.Series, num2: pd.Series) -> pd.Series:
        return num1 * num2

    # 第三步: 在SparkSQL中调用注册后函数
    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select num1,num2,sql_multiply(num1,num2) as result from temp"""
    ).show()
    # DSL方式
    #调用dsl1_multiply
    df.select(
        'num1','num2',dsl1_multiply('num1','num2').alias('result')
    ).show()
    # 调用dsl2_multiply
    df.select(
        'num1', 'num2', dsl2_multiply('num1', 'num2').alias('result')
    ).show()
    # 调用candy_multiply
    df.select(
        'num1', 'num2', candy_multiply('num1', 'num2').alias('result')
    ).show()

    # 4.关闭资源
    spark.stop()

4.3.3 自定义UDAF函数

• 自定义Python函数的要求：Series To 标量

1. 简单来说：Series To 标量是指将一个Pandas Series（一维数组）转换为一个标量值（单个值），就像是“把一串数据浓缩成一个结果”。

2. 具体而言：

   • Series：Pandas中的一维数据结构，类似于带标签的数组，可以存储任意类型的数据。
   • 标量：单个值，比如整数、浮点数、字符串等。
   • 转换场景：
     • 聚合操作：将Series中的所有值通过某种计算（如求和、平均值）转换为一个标量值。
     • 提取操作：从Series中提取某个特定位置的值作为标量。
   • 示例：

     import pandas as pd
     
     # 创建一个Series
     s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
     
     # 聚合操作：求和
     sum_result = s.sum()  # 输出：15
     
     # 提取操作：获取第一个值
     first_value = s[0]    # 输出：1
     

3. 实际生产场景：

   • 在数据分析中，使用聚合操作将一列数据（如销售额）转换为总销售额或平均销售额。
   • 在数据处理中，从时间序列数据中提取某个时间点的值作为标量。

4. 总之：Series To 标量是Pandas中常见的操作，通过聚合或提取，将一维数据转换为单个值，为数据分析和处理提供了便利。

表示：自定义函数的输入数据类型是Pandas中的Series对象，返回值数据类型是标量数据类型。也就是Python中的数据类型，例如：int、float、bool、list…

基于pandas方式还支持自定义UDAF函数
注意: 如果要用于自定义UDAF函数,理论上只能用上述注册方式三语法糖方式,也就意味着理论只能DSL使用
注意: 如果还想同时用SQL方式和DSL方式,可以把加了语法糖的函数,再传入到方式register注册,就可以使用了!

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
import pandas as pd

# 绑定指定的python解释器
from pyspark.sql.types import LongType, IntegerType, FloatType

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()

    # TODO: 开启Arrow的使用
    spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled', 'True')

    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
        schema='id int,value float'
    )
    df.show()


    # 3.基于pandas自定义函数 :SeriesTOSeries
    # 第一步: 自定义python函数
    # ③@F.pandas_udf注册  注意: 理论上UDAF只能用注册方式三语法糖方式,也就意味着只能DSL使用
    @F.pandas_udf(FloatType())
    def candy_mean_v(value: pd.Series) -> float:
        return value.mean()


    # 第二步: 注意: 如果还想同时用SQL方式和DSL方式,可以把加了语法糖的函数,再传入到方式一register注册
    # ①spark.udf.register注册
    dsl1_mean_v = spark.udf.register('sql_mean_v', candy_mean_v)

    # 第三步: 在SparkSQL中调用注册后函数
    # DSL方式
    # 调用candy_mean_v
    df.groupBy('id').agg(
        candy_mean_v('value').alias('result')
    ).show()

    # 调用dsl1_mean_v
    df.groupBy('id').agg(
        dsl1_mean_v('value').alias('result')
    ).show()

    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select id,sql_mean_v(value) as result from temp group by id"""
    ).show()

    # 4.关闭资源
    spark.stop()

三、Spark on Hive（操作）

1、集成原理

HiveServer2的主要作用: 接收SQL语句，进行语法检查；解析SQL语句；优化；将SQL转变成MapReduce程序，提交到Yarn集群上运行

SparkSQL与Hive集成，实际上是替换掉HiveServer2。是SparkSQL中的HiveServer2替换掉了Hive中的HiveServer2。

集成以后优点如下：
1- 对于SparkSQL来说，可以避免在代码中编写schema信息。直接向MetaStore请求元数据信息
2- 对于SparkSQL来说，多个人可以共用同一套元数据信息，避免每个人对数据理解不同造成代码功能兼容性问题
3- 对于Hive来说，底层执行引擎由之前的MapReduce变成了Spark Core，能够提升运行效率
4- 对于使用者/程序员来说，SparkSQL与Hive集成，对于上层使用者来说，是完全透明的。

2、集成环境配置

环境搭建，参考【Spark课程阶段_部署文档.doc】的7章节内容。

1-node1上将hive-site.xml拷贝到spark安装路径conf目录

cd /export/server/hive/conf

cp hive-site.xml /export/server/spark/conf/

2-node1上执行以下命令将mysql的连接驱动包拷贝到spark的jars目录下

注意: 之前拷贝过的可以忽略此操作

cd /export/server/hive/lib

cp mysql-connector-java-5.1.32.jar  /export/server/spark/jars/

3、启动metastore服务

# 注意: 
# 启动 hadoop集群
start-all.sh

# 启动hive的metastore
nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore &

# 测试spark-sql
/export/server/spark/bin/spark-sql

4、SparkOnHive操作

4.1 黑窗口测试spark-sql

[root@node1 bin]# /export/server/spark/bin/spark-sql
...
spark-sql>show databases;
...
spark-sql>create database if not exists spark_demo;
...
spark-sql>create table if not exists spark_demo.stu(id int,name string);
...
spark-sql>insert into  spark_demo.stu values(1,'张三'),(2,'李四');
...

4.2 python代码测试spark-sql

SparkOnHive配置:

spark.sql.warehouse.dir: 告知Spark数据表存放的地方。推荐使用HDFS。如果不配置，默认使用本地磁盘存储。
hive.metastore.uris: 告知Spark，MetaStore元数据管理服务的连接信息
enableHiveSupport() : 开启Spark和Hive的集成

使用格式如下:
 spark = SparkSession.builder\
        .config('spark.sql.warehouse.dir','hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse')\
        .config('hive.metastore.uris','thrift://node1.itcast.cn:9083')\
        .appName('pyspark_demo')\
        .master('local[1]')\
        .enableHiveSupport()\
        .getOrCreate()

示例:

# 导包
import os
import time

from pyspark.sql import SparkSession

# 绑定指定的python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder\
        .config('spark.sql.warehouse.dir','hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse')\
        .config('hive.metastore.uris','thrift://node1.itcast.cn:9083')\
        .appName('pyspark_demo')\
        .master('local[1]')\
        .enableHiveSupport()\
        .getOrCreate()


    # 2.执行sql
    # 查看所有库
    spark.sql( "show databases").show()

    # 查看demo1的student表内容
    spark.sql("select * from demo1.student").show()

    # 测试是否能建库: 可以
    spark.sql( "create database if not exists spark_demo" )

    # 测试是否能在spark_demo建表: 可以
    spark.sql("""create table if not exists spark_demo.stu(id int,name string)""")

    # 测试是否可以往spark_demo.stu表插入数据: 可以
    spark.sql("""insert into  spark_demo.stu values(1,'张三'),(2,'李四')""")

    # 为了方便查看web页面
    time.sleep(500)

    # 3.关闭资源
    spark.stop()

四、SparkSQL的分布式执行引擎(了解)

分布式执行引擎 == Thrift服务 == ThriftServer == SparkSQL中的Hiveserver2

1、启动Thrift服务

​ 目前，我们已经完成Spark集成Hive的配置。但是目前集成后，如果需要连接Hive，此时需要启动一个Spark的客户端（spark-sql、代码）才可以。这个客户端底层相当于启动服务项，用于连接Hive的metastore的服务，进行处理操作。一旦退出客户端，相当于这个服务也就没有了，无法再使用

​ 目前的情况非常类似于在Hive部署的时候，有一个本地模式部署（在启动Hive客户端的时候，内部自动启动一个Hive的hiveserver2服务项）

大白话: 目前在Spark后台，并没有一个长期挂载的Spark的服务(Spark HiveServer2服务)。导致每次启动Spark客户端，都需要在内部启动一个服务项。这种方式，不适合测试使用，不合适后续的快速开发

​ 如何启动Spark 提供的分布式的执行引擎呢? 这个引擎大家完全可以将其理解为Spark的HiveServer2服务，实际上就是Spark的Thrift服务项

# 注意: 要启动sparkThriftServer2服务，必须要保证先启动好Hadoop以及Hive的metastore，不能启动Hive的hiveserver2服务!
# 启动 hadoop集群
start-all.sh

# 启动hive的metastore
nohup /export/server/hive/bin/hive --service metastore &

# 最后执行以下命令启动sparkThriftServer2:
/export/server/spark/sbin/start-thriftserver.sh \
--hiveconf hive.server2.thrift.port=10000 \
--hiveconf hive.server2.thrift.bind.host=node1 \
--hiveconf spark.sql.warehouse.dir=hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse \
--master local[2]

校验是否成功：

访问界面：默认4040

2、beeline连接Thrift服务

启动后，可以通过spark提供beeline的方式连接这个服务。连接后，直接编写SQL即可

相当于模拟了一个Hive的客户端，但是底层执行的是Spark SQL，最终将其转换为Spark RDD的程序

启动命令:/export/server/spark/bin/beeline

然后输入:!connect jdbc:hive2://node1:10000

继续输入用户名: root
注意密码: 不需要写，直接回车

3、开发工具连接Thrift服务

如何通过DataGrip或者PyCharm连接Spark进行操作

4、控制台编写SQL代码

进入以下页面就可以愉快的编写sql了,再也不用担心在spark.sql()中编写没有提示了:)

五、Spark SQL的运行机制（掌握）

​ Spark SQL底层依然运行的是Spark RDD的程序，所以说Spark RDD程序的运行的流程，在Spark SQL中依然是存在的，只不过在这个流程的基础上增加了从SQL翻译为RDD的过程

​ Spark SQL的运行机制，其实就是在描述如何将Spark SQL翻译为RDD程序:

​ 整个Spark SQL 转换为RDD 是基于Catalyst 优化器实施，基于这个优化器即可完成整个转换操作

5.1 Catalyst内部具体的执行流程：

大白话：

SQL执行顺序: from->join on->where->groupby->聚合操作->having->select [distinct] ->order by ->limit

1- 接收客户端提交过来的SQL/DSL代码，首先会校验SQL/DSL的语法是否正常。如果通过校验，根据SQL/DSL的执行顺序，生成未解析的逻辑计划，也叫做AST抽象语法树

2- 对于AST抽象语法树加入元数据信息，确定一共涉及到哪些字段、字段的数据类型是什么，以及涉及到的表的其他相关元数据信息。加入元数据信息以后，就得到了（已经解析但是未优化的）逻辑计划

3- 对（未优化的）逻辑计划执行优化操作，整个优化通过优化器来执行。在优化器匹配相对应的优化规则，实时具体的优化。SparkSQL底层提供了一两百中优化规则，得到优化的逻辑计划。例如: 谓词下推（断言下推）、列值裁剪
	3.1- 谓词下推: 也叫做断言下推。将数据过滤操作提前到数据扫描的时候执行，减少后续处理数据量，提升效率。
	3.2- 列值裁剪: 在表中只加载数据分析用到的字段,不相关的字段不加载进来。减少后续处理数据量，提升效率。
	
4- 由于优化规则很多，导致会得到多个优化的逻辑计划。在转换成物理执行计划的过程中，会根据 成本模型（对比每个计划运行的耗时、资源消耗等）得到最优的一个物理执行计划

5- 将物理执行计划通过code generation（代码生成器），转变成Spark RDD的代码

6- 最后就是将Spark RDD代码部署到集群上运行。

后续过程与Spark内核调度中Job的调度流程完全一致。

专业的术语：

1- Spark SQL底层解析是由RBO（基于规则的优化器）和CBO（基于代价的优化器）优化完成的

2- RBO是基于规则优化，对于SQL或DSL的语句通过执行引擎得到未执行逻辑计划，在根据元数据得到逻辑计划，之后加入列值裁剪或谓词下推等优化手段形成优化的逻辑计划

3- CBO是基于优化的逻辑计划得到多个物理执行计划，根据 代价函数(成本模型) 选择出最优的物理执行计划

4- 通过code genaration代码生成器完成RDD的代码构建

5- 底层依赖于DAGScheduler和TaskScheduler完成任务计算执行

后续过程与Spark内核调度中Job的调度流程完全一致。

1. 简单来说：SparkSQL的执行流程就像是“从SQL语句到结果的流水线”，通过解析、优化和执行，将SQL查询转化为分布式计算任务，最终返回结果。

2. 具体而言：

   • SQL解析：
     • 将SQL语句解析为抽象语法树（AST）。
     • 使用ANTLR工具将AST转换为逻辑计划（Logical Plan）。
   • 逻辑优化：
     • 对逻辑计划进行优化，如谓词下推、列剪裁等。
     • 生成优化后的逻辑计划。
   • 物理计划生成：
     • 将逻辑计划转换为物理计划（Physical Plan），选择最优的执行策略。
     • 物理计划包括RDD转换、数据源读取等具体操作。
   • 任务调度与执行：
     • 将物理计划分解为多个Stage和Task。
     • 通过DAGScheduler和TaskScheduler将Task分配到集群节点上执行。
   • 结果返回：
     • 将计算结果返回给客户端，如DataFrame或直接输出。

3. 实际生产场景：

   • 在数据仓库中，使用SparkSQL查询海量数据，生成报表和洞察。
   • 在实时分析中，结合Structured Streaming，使用SparkSQL处理实时数据流。

4. 总之：SparkSQL的执行流程通过解析、优化和执行，将SQL查询高效地转化为分布式计算任务，为大规模数据处理提供了强大的支持。

为什么 SparkSQL 的执行流程就像是“从 SQL 语句到结果的流水线”？

1. 流水线：分阶段处理

   • 流水线：将复杂任务分解为多个阶段，每个阶段专注于特定任务。
   • SparkSQL：将SQL查询分解为SQL解析、逻辑优化、物理计划生成、任务调度与执行和结果返回等多个阶段，每个阶段完成特定任务。

2. 高效流转：逐步优化和执行

   • 流水线：每个阶段完成后，数据会流转到下一个阶段，逐步完成最终目标。
   • SparkSQL：SQL语句经过解析、优化、物理计划生成等步骤，逐步转化为分布式计算任务，最终高效执行并返回结果。

3. 自动化：无需手动干预

   • 流水线：自动化完成每个阶段的任务，无需人工干预。
   • SparkSQL：通过Catalyst优化器和Tungsten引擎，自动优化查询计划并执行，开发者只需关注SQL语句和结果。

4. 结果导向：最终输出

   • 流水线：最终输出成品。
   • SparkSQL：最终输出查询结果（如DataFrame或报表），为业务决策提供支持。

实际意义

SparkSQL的执行流程就像“从SQL语句到结果的流水线”，通过分阶段、高效流转和自动化的方式，将SQL查询转化为分布式计算任务，最终返回结果，为大规模数据处理提供了强大的支持。

5.2 SparkSQL的执行流程总结:

01_spark原生自定义UDF函数_返回字符串.py

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StringType

# 解决JAVA_HOME 未设置问题
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 先创建spark session对象
    spark = SparkSession.builder.appName("spark_demo").master("local[*]").getOrCreate()

    # 创建DF对象
    df = spark.createDataFrame([
        (1, "张三", '广州'),
        (2, "李四", '深圳'),
        (3, "王五", '上海')
    ], schema=["id", "name", "address"])
    # 测试是否有数据
    df.show()


    # 需求: 自定义函数,功能是给df的所有地址都添加一个后缀'_itheima'
    # 一.自定义能添加后缀'_itheima'功能的python函数
    def add_suffix(address):
        return address + '_itheima'


    # 二.将python函数注册为spark的UDF函数(SQL风格和DSL风格)
    # 注册方式1: 适用于sql和dsl风格
    dsl_add_suffix = spark.udf.register('sql_add_suffix', add_suffix, StringType())

    # 三.使用UDF函数
    # 方式1: SQL风格
    # 先有临时表,再调用sql执行
    df.createTempView("stu_tb")
    spark.sql("""
        select *,
            sql_add_suffix(address) as address_new
        from stu_tb
    """).show()

    # 方式2: DSL风格
    # df.select(
    #     "*",
    #     dsl_add_suffix("address").alias("address_new")
    # ).show()

    # 注意: 最后一定释放资源
    spark.stop()

结果

02_spark原生自定义UDF函数_返回列表.py

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
from pyspark.sql.types import StringType, ArrayType

# 解决JAVA_HOME 未设置问题
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 先创建spark session对象
    spark = SparkSession.builder.appName("spark_demo").master("local[*]").getOrCreate()

    # 创建DF对象
    df = spark.createDataFrame([
        (1, "张三_广州"),
        (2, "李四_深圳"),
        (3, "王五_上海")
    ], schema=["id", "name_address"])
    # 测试是否有数据
    df.show()


    # 需求: 自定义函数
    # 一.自定义能返回列表的功能的python函数
    def my_split(name_address):
        return name_address.split('_')


    # 二.将python函数注册为spark的UDF函数(SQL风格和DSL风格)
    # 注册方式1: 适用于sql和dsl风格
    dsl_my_split = spark.udf.register('sql_my_split', my_split, ArrayType(StringType()))

    # 三.使用UDF函数
    # 方式1: SQL风格
    # 先有临时表,再调用sql执行
    df.createTempView("stu_tb")
    spark.sql("""
        select *,
            sql_my_split(name_address)[0] as name,
            sql_my_split(name_address)[1] as address
        from stu_tb
    """).show()

    # 方式2: DSL风格
    df.select(
        "*",
        dsl_my_split("name_address")[0].alias("name"),
        dsl_my_split("name_address")[1].alias("address")
    ).show()

    # 注意: 最后一定释放资源
    spark.stop()

结果

03_spark原生自定义UDF函数_返回字典.py

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
from pyspark.sql.types import StringType, ArrayType, StructType

# 解决JAVA_HOME 未设置问题
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 先创建spark session对象
    spark = SparkSession.builder.appName("spark_demo").master("local[*]").getOrCreate()

    # 创建DF对象
    df = spark.createDataFrame([
        (1, "张三_广州"),
        (2, "李四_深圳"),
        (3, "王五_上海")
    ], schema=["id", "name_address"])
    # 测试是否有数据
    df.show()


    # 需求: 自定义函数
    # 一.自定义能返回字典的功能的python函数
    def my_split(name_address):
        list1 = name_address.split('_')
        dict1 = {"name": list1[0], "address": list1[1]}
        return dict1


    # 二.将python函数注册为spark的UDF函数(SQL风格和DSL风格)
    # 注册方式1: 适用于sql和dsl风格
    # 注意: 如果原始函数返回的是字典,就必须用StructType()且字段名必须和原生字典的key值一样,否则null补充
    t = StructType().add("name", StringType()).add("address", StringType())
    dsl_my_split = spark.udf.register('sql_my_split', my_split, t)

    # 三.使用UDF函数
    # 方式1: SQL风格
    # 先有临时表,再调用sql执行
    df.createTempView("stu_tb")
    spark.sql("""
        select *,
            sql_my_split(name_address)['name'] as name,
            sql_my_split(name_address)['address'] as address
        from stu_tb
    """).show()

    # 方式2: DSL风格
    df.select(
        "*",
        dsl_my_split("name_address")['name'].alias("name"),
        dsl_my_split("name_address")['address'].alias("address")
    ).show()

    # 注意: 最后一定释放资源
    spark.stop()

结果

04_sparkSQL和pandas中df对象互转操作.py

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession

# 解决JAVA_HOME 未设置问题
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 先创建spark session对象
    spark = SparkSession.builder.appName("spark_demo").master("local[*]").getOrCreate()

    # 注意: 如果想优化createDataFrame()效率可以手动开启arrow设置
    # TODO: 手动开启arrow设置
    spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", True)

    # 1.先创建sparkSQL的df对象
    spark_df = spark.createDataFrame([
        (1, "张三"),
        (2, "李四"),
        (3, "王五")
    ], schema=["id", "name"])
    # 查看数据类型
    print(type(spark_df))  # <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>
    spark_df.show()

    # 2.把saprk_df转换为pandas的df对象
    pd_df = spark_df.toPandas()
    # 查看数据类型
    print(type(pd_df))  # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    print(pd_df)

    # 3.把pandas的df对象转换为sparkSQL的df对象

    spark_df2 = spark.createDataFrame(pd_df)
    # 查看数据类型
    print(type(spark_df2))  # <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>
    spark_df2.show()

    # 注意: 最后一定释放资源
    spark.stop()

05_spark基于pandas定义udf函数_s到s.py

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
import pandas as pd
from pyspark.sql.types import DoubleType, IntegerType

# 解决JAVA_HOME 未设置问题
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 先创建spark session对象
    spark = SparkSession.builder.appName("spark_demo").master("local[*]").getOrCreate()

    # TODO: 手动开启arrow设置
    spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", True)

    # 创建DF对象
    df = spark.createDataFrame([(1, 1), (2, 2), (3, 3)], schema=["n1", "n2"])
    df.show()


    # 一.自定义python函数
    # 功能:输入两列,输出对应乘积1列
    def mul(n1: pd.Series, n2: pd.Series) -> pd.Series:
        return n1 * n2


    # 二.把python函数包装成spark的UDF函数(sql和dsl风格)
    # 注册方式1: 适用于sql和dsl风格
    dsl_mul = spark.udf.register("sql_mul", mul)
    # 注册方式2: 仅适用于dsl风格
    dsl2_mul = F.pandas_udf(mul, IntegerType())


    # 注册方式3: 仅适用于dsl风格
    @F.pandas_udf(IntegerType())
    def candy_mul(n1: pd.Series, n2: pd.Series) -> pd.Series:
        return n1 * n2


    # 三.使用UDF函数
    # 方式1: SQL风格
    # 先有临时表,再调用sql执行
    df.createTempView("nums_tb")
    spark.sql("""
        select n1,n2,sql_mul(n1, n2) as n3 from nums_tb
    """).show()

    # 方式2: DSL风格
    df.select(
        "n1", "n2",
        dsl_mul("n1", "n2").alias("n3"),
        dsl2_mul("n1", "n2").alias("n4"),
        candy_mul("n1", "n2").alias("n5")
    ).show()

    # 注意: 最后一定释放资源
    spark.stop()

06_spark基于pandas定义udaf函数_s到标量.py

# 导包
import os

import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F

# 解决JAVA_HOME 未设置问题
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 先创建spark session对象
    spark = SparkSession.builder.appName("spark_demo").master("local[*]").getOrCreate()

    # 创建DF对象
    df = spark.createDataFrame(
        [(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
        schema="id int, value float"
    )
    df.show()


    # 二.使用语法糖方式注册原始函数为udaf函数
    @F.pandas_udf("float")
    # 一.定义原始python函数
    def candy_my_avg(values: pd.Series) -> float:
        return values.mean()


    # 三.使用自定义的udaf函数
    # dsl方式
    df.groupby("id").agg(
        candy_my_avg("value").alias("avg_value")
    ).show()
    # 如果想用sql方式怎么办?把添加了语法糖的函数,再注册为udaf函数
    dsl_my_avg = spark.udf.register("sql_my_avg", candy_my_avg)
    df.createTempView('nums_tb')
    spark.sql("""
        select id,sql_my_avg(value) as avg_value
        from nums_tb
        group by id
    """).show()

    # 注意: 最后一定释放资源
    spark.stop()

07_spark_sql操作数据库.py

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession

# 解决JAVA_HOME 未设置问题
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 先创建spark session对象
    spark = (SparkSession.builder
            .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse")
            .config("hive.metastore.uris", "thrift://node1.itcast.cn:9083")
             .appName("spark_demo")
             .master("local[1]")
             .enableHiveSupport()
             .getOrCreate()
             )

    spark.sql("""
        create database if not exists spark_demo2
    """)
    spark.sql("""
        create table if not exists spark_demo2.stu(
            id int,
            name string,
            age int
        );
    """)
    spark.sql("""
        insert into spark_demo2.stu values(1,'张三',18),(2,'李四',28)
    """)
    spark.sql("""
           select * from  spark_demo2.stu
     """).show()

    # 注意: 最后一定释放资源
    spark.stop()