spark记录（13）SparkSQL

1.Shark

Shark是基于Spark计算框架之上且兼容Hive语法的SQL执行引擎，由于底层的计算采用了Spark，性能比MapReduce的Hive普遍快2倍以上，当数据全部load在内存的话，将快10倍以上，因此Shark可以作为交互式查询应用服务来使用。除了基于Spark的特性外，Shark是完全兼容Hive的语法，表结构以及UDF函数等，已有的HiveSql可以直接进行迁移至Shark上Shark底层依赖于Hive的解析器，查询优化器，但正是由于SHark的整体设计架构对Hive的依赖性太强，难以支持其长远发展，比如不能和Spark的其他组件进行很好的集成，无法满足Spark的一栈式解决大数据处理的需求。

2.SparkSQL

1.SparkSQL介绍

Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。

SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。

能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。

2.Spark on Hive和Hive on Spark

Spark on Hive： Hive只作为储存角色，Spark负责sql解析优化，执行。

Hive on Spark：Hive即作为存储又负责sql的解析优化，Spark负责执行。

3.DataFrame

 DataFrame也是一个分布式数据容器。与RDD类似，然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还掌握数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。从API易用性的角度上 看， DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。

DataFrame的底层封装的是RDD，只不过RDD的泛型是Row类型。

4.SparkSQL的数据源

SparkSQL的数据源可以是JSON类型的字符串，JDBC,Parquent,Hive，HDFS等。

5.SparkSQL底层架构

首先拿到sql后解析一批未被解决的逻辑计划，再经过分析得到分析后的逻辑计划，再经过一批优化规则转换成一批最佳优化的逻辑计划，再经过SparkPlanner的策略转化成一批物理计划，随后经过消费模型转换成一个个的Spark任务执行。

6.谓词下推（predicate Pushdown）

 

3.创建DataFrame的几种方式

1.读取json格式的文件创建DataFrame

注意：

• json文件中的json数据不能嵌套json格式数据。
• DataFrame是一个一个Row类型的RDD，df.rdd()/df.javaRdd()。
• 可以两种方式读取json格式的文件。
• df.show()默认显示前20行数据。
• DataFrame原生API可以操作DataFrame（不方便）。
• 注册成临时表时，表中的列默认按ascii顺序显示列。

/**
 * 读取json格式的文件创建DataFrame
 * 
 * 注意 ：json文件中不能嵌套json格式的内容
 * 
 * 1.读取json格式两种方式
 * 2.df.show默认显示前20行，使用df.show(行数)显示多行
 * 3.df.javaRDD/(scala df.rdd) 将DataFrame转换成RDD
 * 4.df.printSchema()显示DataFrame中的Schema信息
 * 5.dataFram自带的API 操作DataFrame ，用的少
 * 6.想使用sql查询，首先要将DataFrame注册成临时表：df.registerTempTable("jtable")，再使用sql,怎么使用sql?sqlContext.sql("sql语句")
 * 7.不能读取嵌套的json文件
 * 8.df加载过来之后将列按照ascii排序了
 * @author root
 *
 */
public class SparkSQLTest {

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SQL");
        JavaSparkContext sc =new JavaSparkContext(conf);
        
        //创建SQLContext
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
        
        /**
         * DataFrame的底层是一个一个的RDD  RDD的泛型是Row类型。
         * 以下两种方式都可以读取json格式的文件
         */
        DataFrame df = sqlContext.read().format("json").load("sparkSQL/json");
        //DataFrame df2 = sqlContext.read().json("sparkSQL/json");
        
        /**
         * 显示 DataFrame中的内容，默认显示前20行。如果现实多行要指定多少行show(行数)
         * 注意：当有多个列时，显示的列先后顺序是按列的ascii码先后显示。
         */
        df.show();
        
         /**
          * DataFrame转换成RDD
          */
        RDD<Row> rdd = df.rdd();
        
        /**
         * 树形的形式显示schema信息
         */
        df.printSchema();
        
        /**
          * dataFram自带的API 操作DataFrame
          */        
        df.select("name").show();
        
        //select name age+10 as addage from table
        df.select(df.col("name"),df.col("age").plus(10).alias("addage")).show();
        
         //select name ,age from table where age>19    
        df.select(df.col("name"),df.col("age")).where(df.col("age").gt(19)).show();
        
        //select count(*) from table group by age
        df.groupBy(df.col("age")).count().show();
        
         /**
           * 将DataFrame注册成临时的一张表，这张表临时注册到内存中，是逻辑上的表，不会雾化到磁盘
          */
        df.registerTempTable("stable");
        
        DataFrame sql = sqlContext.sql("select name,count(1) from stable group by name");
        DataFrame sql2 = sqlContext.sql("select * from stable");
        
        sql2.show();
        
        sc.stop();
        
    }
}

2. 通过json格式的RDD创建DataFrame

public class CreateDFFromJsonRDD {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local").setAppName("jsonRDD");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
        JavaRDD<String> nameRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(
                    "{'name':'zhangsan','age':"18"}",
                    "{"name":"lisi","age":"19"}",
                    "{"name":"wangwu","age":"20"}"
                ));
        JavaRDD<String> scoreRDD = sc.parallelize(Arrays.asList(
                "{"name":"zhangsan","score":"100"}",
                "{"name":"lisi","score":"200"}",
                "{"name":"wangwu","score":"300"}"
                ));
        
        DataFrame namedf = sqlContext.read().json(nameRDD);
        namedf.show();
        DataFrame scoredf = sqlContext.read().json(scoreRDD);
        scoredf.show();
        
        //SELECT t1.name,t1.age,t2.score from t1, t2 where t1.name = t2.name
        //daframe原生api使用
//        namedf.join(scoredf, namedf.col("name").$eq$eq$eq(scoredf.col("name")))
//        .select(namedf.col("name"),namedf.col("age"),scoredf.col("score")).show();    
        
        //注册成临时表使用
        namedf.registerTempTable("name");
        scoredf.registerTempTable("score");
        /**
         * 如果自己写的sql查询得到的DataFrame结果中的列会按照 查询的字段顺序返回
         */
        DataFrame result = 
                sqlContext.sql("select name.name,name.age,score.score "
                            + "from name join score "
                            + "on name.name = score.name");
        result.show();
        sc.stop();
    }
}

3. 非json格式的RDD创建DataFrame

1)  通过反射的方式将非json格式的RDD转换成DataFrame（不建议使用）

• 自定义类要可序列化
• 自定义类的访问级别是Public
• RDD转成DataFrame后会根据映射将字段按Assci码排序
• 将DataFrame转换成RDD时获取字段两种方式,一种是df.getInt(0)下标获取（不推荐使用），另一种是df.getAs(“列名”)获取（推荐使用）

/**
* 注意：
* 1.自定义类必须是可序列化的
* 2.自定义类访问级别必须是Public
* 3.RDD转成DataFrame会把自定义类中字段的名称按assci码排序
*/
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("RDD");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> lineRDD = sc.textFile("sparksql/person.txt");
JavaRDD<Person> personRDD = lineRDD.map(new Function<String, Person>() {

    /**
    * 
    */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public Person call(String s) throws Exception {
          Person p = new Person();
          p.setId(s.split(",")[0]);
          p.setName(s.split(",")[1]);
          p.setAge(Integer.valueOf(s.split(",")[2]));
          return p;
    }
});
/**
* 传入进去Person.class的时候，sqlContext是通过反射的方式创建DataFrame
* 在底层通过反射的方式获得Person的所有field，结合RDD本身，就生成了DataFrame
*/
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(personRDD, Person.class);
df.show();
df.registerTempTable("person");
sqlContext.sql("select  name from person where id = 2").show();

/**
* 将DataFrame转成JavaRDD
* 注意：
* 1.可以使用row.getInt(0),row.getString(1)...通过下标获取返回Row类型的数据，但是要注意列顺序问题---不常用
* 2.可以使用row.getAs("列名")来获取对应的列值。
* 
*/
JavaRDD<Row> javaRDD = df.javaRDD();
JavaRDD<Person> map = javaRDD.map(new Function<Row, Person>() {

    /**
    * 
    */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public Person call(Row row) throws Exception {
            Person p = new Person();
            //p.setId(row.getString(1));
            //p.setName(row.getString(2));
            //p.setAge(row.getInt(0));

            p.setId((String)row.getAs("id"));
            p.setName((String)row.getAs("name"));
            p.setAge((Integer)row.getAs("age"));
            return p;
    }
});
map.foreach(new VoidFunction<Person>() {
    
    /**
    * 
    */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public void call(Person t) throws Exception {
          System.out.println(t);
    }
});

sc.stop();

2)  动态创建Schema将非json格式的RDD转换成DataFrame

SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("rddStruct");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> lineRDD = sc.textFile("./sparksql/person.txt");
/**
 * 转换成Row类型的RDD
 */
JavaRDD<Row> rowRDD = lineRDD.map(new Function<String, Row>() {

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public Row call(String s) throws Exception {
          return RowFactory.create(
                String.valueOf(s.split(",")[0]),
                String.valueOf(s.split(",")[1]),
                Integer.valueOf(s.split(",")[2])
    );
    }
});
/**
 * 动态构建DataFrame中的元数据，一般来说这里的字段可以来源自字符串，也可以来源于外部数据库
 */
List<StructField> asList =Arrays.asList(
    DataTypes.createStructField("id", DataTypes.StringType, true),
    DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true),
    DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true)
);

StructType schema = DataTypes.createStructType(asList);
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema);

df.show();
sc.stop();

4　　读取parquet文件创建DataFrame

注意：

• 可以将DataFrame存储成parquet文件。保存成parquet文件的方式有两种

df.write().mode(SaveMode.Overwrite)format("parquet")

                                    .save("./sparksql/parquet");

df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet");

• Overwrite：覆盖SaveMode指定文件保存时的模式。

Append：追加

ErrorIfExists：如果存在就报错

Ignore：如果存在就忽略

SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("parquet");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> jsonRDD = sc.textFile("sparksql/json");
DataFrame df = sqlContext.read().json(jsonRDD);
/**
 * 将DataFrame保存成parquet文件，SaveMode指定存储文件时的保存模式
 * 保存成parquet文件有以下两种方式：
 */
df.write().mode(SaveMode.Overwrite).format("parquet").save("./sparksql/parquet");
df.write().mode(SaveMode.Overwrite).parquet("./sparksql/parquet");
df.show();
/**
 * 加载parquet文件成DataFrame    
 * 加载parquet文件有以下两种方式：    
 */

DataFrame load = sqlContext.read().format("parquet").load("./sparksql/parquet");
load = sqlContext.read().parquet("./sparksql/parquet");
load.show();

sc.stop();

5 读取JDBC中的数据创建DataFrame(MySql为例)

两种方式创建DataFrame

SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("mysql");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
/**
 * 第一种方式读取MySql数据库表，加载为DataFrame
 */
Map<String, String> options = new HashMap<String,String>();
options.put("url", "jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark");
options.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");
options.put("user", "root");
options.put("password", "123456");
options.put("dbtable", "person");
DataFrame person = sqlContext.read().format("jdbc").options(options).load();
person.show();
person.registerTempTable("person");
/**
 * 第二种方式读取MySql数据表加载为DataFrame
 */
DataFrameReader reader = sqlContext.read().format("jdbc");
reader.option("url", "jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark");
reader.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver");
reader.option("user", "root");
reader.option("password", "123456");
reader.option("dbtable", "score");
DataFrame score = reader.load();
score.show();
score.registerTempTable("score");

DataFrame result = 
sqlContext.sql("select person.id,person.name,score.score from person,score where person.name = score.name");
result.show();
/**
 * 将DataFrame结果保存到Mysql中
 */
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("user", "root");
properties.setProperty("password", "123456");
result.write().mode(SaveMode.Overwrite).jdbc("jdbc:mysql://192.168.179.4:3306/spark", "result", properties);

sc.stop();

6 读取Hive中的数据加载成DataFrame

• HiveContext是SQLContext的子类，连接Hive建议使用HiveContext。
• 由于本地没有Hive环境，要提交到集群运行，提交命令：

./spark-submit 
--master spark://node1:7077,node2:7077 
--executor-cores 1 
--executor-memory 2G 
--total-executor-cores 1
--class com.bjsxt.sparksql.dataframe.CreateDFFromHive 
/root/test/HiveTest.jar

代码：

SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setAppName("hive");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//HiveContext是SQLContext的子类。
HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc);
hiveContext.sql("USE spark");
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_infos");
//在hive中创建student_infos表
hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_infos (name STRING,age INT) row format delimited fields terminated by '	' ");
hiveContext.sql("load data local inpath '/root/test/student_infos' into table student_infos");

hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS student_scores"); 
hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_scores (name STRING, score INT) row format delimited fields terminated by '	'");  
hiveContext.sql("LOAD DATA "
+ "LOCAL INPATH '/root/test/student_scores'"
+ "INTO TABLE student_scores");
/**
 * 查询表生成DataFrame
 */
DataFrame goodStudentsDF = hiveContext.sql("SELECT si.name, si.age, ss.score "
+ "FROM student_infos si "
+ "JOIN student_scores ss "
+ "ON si.name=ss.name "
+ "WHERE ss.score>=80");

hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS good_student_infos");

goodStudentsDF.registerTempTable("goodstudent");
DataFrame result = hiveContext.sql("select * from goodstudent");
result.show();

/**
 * 将结果保存到hive表 good_student_infos
 */
goodStudentsDF.write().mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("good_student_infos");

Row[] goodStudentRows = hiveContext.table("good_student_infos").collect();  
for(Row goodStudentRow : goodStudentRows) {
    System.out.println(goodStudentRow);  
}
sc.stop();

4 Spark On Hive的配置

1 在Spark客户端配置Hive On Spark

在Spark客户端安装包下spark-1.6.0/conf中创建文件hive-site.xml：

配置hive的metastore路径

<configuration>
   <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://node1:9083</value>
   </property>
</configuration>

2 启动Hive的metastore服务

hive --service metastore 

3 启动zookeeper集群，启动HDFS集群。

4 启动SparkShell 读取Hive中的表总数，对比hive中查询同一表查询总数测试时间。

./spark-shell 
--master spark://node1:7077,node2:7077 
 --executor-cores 1 
--executor-memory 1g 
--total-executor-cores 1
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
val hc = new HiveContext(sc)
hc.sql("show databases").show
hc.sql("user default").show
hc.sql("select count(*) from jizhan").show

¬  注意：

如果使用Spark on Hive  查询数据时，出现错误：

 

找不到HDFS集群路径，要在客户端机器conf/spark-env.sh中设置HDFS的路径：

5 序列化问题

6 储存DataFrame

1 将DataFrame存储为parquet文件。

　　　　见3.4

2 将DataFrame存储到JDBC数据库。

　　　　见3.5

3 将DataFrame存储到Hive表。

　　　　见3.6

7 自定义函数UDF和UDAF

1 UDF:用户自定义函数。

 　　 可以自定义类实现UDFX接口.

SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local");
conf.setAppName("udf");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> parallelize = sc.parallelize(Arrays.asList("zhansan","lisi","wangwu"));
JavaRDD<Row> rowRDD = parallelize.map(new Function<String, Row>() {

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public Row call(String s) throws Exception {
return RowFactory.create(s);
    }
});

List<StructField> fields = new ArrayList<StructField>();
fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType,true));

StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD,schema);
df.registerTempTable("user");

/**
 * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF  UDF1，UDF2。。。。UDF1xxx
 */
sqlContext.udf().register("StrLen", new UDF1<String,Integer>() {

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public Integer call(String t1) throws Exception {
             return t1.length();
    }
}, DataTypes.IntegerType);
sqlContext.sql("select name ,StrLen(name) as length from user").show();

//sqlContext.udf().register("StrLen",new UDF2<String, Integer, Integer>() {
//
//    /**
//     * 
//     */
//    private static final long serialVersionUID = 1L;
//
//    @Override
//    public Integer call(String t1, Integer t2) throws Exception {
//return t1.length()+t2;
//    }
//} ,DataTypes.IntegerType );
//sqlContext.sql("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show();

sc.stop();

2 UDAF:用户自定义聚合函数。

• 实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类

SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("udaf");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> parallelize = sc.parallelize(Arrays.asList("zhansan","lisi","wangwu","zhangsan","zhangsan","lisi"));
JavaRDD<Row> rowRDD = parallelize.map(new Function<String, Row>() {

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public Row call(String s) throws Exception {
              return RowFactory.create(s);
    }
});

List<StructField> fields = new ArrayList<StructField>();
fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true));
StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema);
df.registerTempTable("user");
/**
 * 注册一个UDAF函数,实现统计相同值得个数
 * 注意：这里可以自定义一个类继承UserDefinedAggregateFunction类也是可以的
 */
sqlContext.udf().register("StringCount", new UserDefinedAggregateFunction() {
    
   /**
    * 
    */
   private static final long serialVersionUID = 1L;
   /**
    * 更新 可以认为一个一个地将组内的字段值传递进来 实现拼接的逻辑
    * buffer.getInt(0)获取的是上一次聚合后的值
    * 相当于map端的combiner，combiner就是对每一个map task的处理结果进行一次小聚合 
    * 大聚和发生在reduce端.
    * 这里即是:在进行聚合的时候，每当有新的值进来，对分组后的聚合如何进行计算
    */
   @Override
   public void update(MutableAggregationBuffer buffer, Row arg1) {
         buffer.update(0, buffer.getInt(0)+1);

   }
   /**
    * 合并 update操作，可能是针对一个分组内的部分数据，在某个节点上发生的 但是可能一个分组内的数据，会分布在多个节点上处理
    * 此时就要用merge操作，将各个节点上分布式拼接好的串，合并起来
    * buffer1.getInt(0) : 大聚和的时候 上一次聚合后的值       
    * buffer2.getInt(0) : 这次计算传入进来的update的结果
    * 这里即是：最后在分布式节点完成后需要进行全局级别的Merge操作
    */
   @Override
   public void merge(MutableAggregationBuffer buffer1, Row buffer2) {
     buffer1.update(0, buffer1.getInt(0) + buffer2.getInt(0));
   }
   /**
    * 指定输入字段的字段及类型
    */
   @Override
   public StructType inputSchema() {
     return DataTypes.createStructType(
      Arrays.asList(DataTypes.createStructField("name", 
          DataTypes.StringType, true)));
   }
   /**
    * 初始化一个内部的自己定义的值,在Aggregate之前每组数据的初始化结果
    */
   @Override
   public void initialize(MutableAggregationBuffer buffer) {
         buffer.update(0, 0);
   }
   /**
    * 最后返回一个和DataType的类型要一致的类型，返回UDAF最后的计算结果
    */
   @Override
   public Object evaluate(Row row) {
      return row.getInt(0);
   }
   
   @Override
   public boolean deterministic() {
     //设置为true
     return true;
   }
   /**
    * 指定UDAF函数计算后返回的结果类型
    */
   @Override
   public DataType dataType() {
      return DataTypes.IntegerType;
   }
   /**
    * 在进行聚合操作的时候所要处理的数据的结果的类型
    */
   @Override
   public StructType bufferSchema() {
       return 
       DataTypes.createStructType(
   Arrays.asList(DataTypes.createStructField("bf", DataTypes.IntegerType, 
            true)));
   }
   
});

sqlContext.sql("select name ,StringCount(name) from user group by name").show();

sc.stop();

 8 开窗函数

注意：

row_number() 开窗函数是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个的值，相当于 分组取topN

如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext来执行，HiveContext默认情况下在本地无法创建。

开窗函数格式：

row_number() over (partitin by XXX order by XXX)

        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setAppName("windowfun");
        conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","1");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc);
        hiveContext.sql("use spark");
        hiveContext.sql("drop table if exists sales");
        hiveContext.sql("create table if not exists sales (riqi string,leibie string,jine Int) "
                + "row format delimited fields terminated by '	'");
        hiveContext.sql("load data local inpath '/root/test/sales' into table sales");
        /**
         * 开窗函数格式：
         * 【 row_number() over (partition by XXX order by XXX DESC) as rank】
         * 注意：rank 从1开始
         */
        /**
         * 以类别分组，按每种类别金额降序排序，显示 【日期，种类，金额】 结果，如：
         * 
         * 1 A 100
         * 2 B 200
         * 3 A 300
         * 4 B 400
         * 5 A 500
         * 6 B 600
         * 排序后：
         * 5 A 500  --rank 1
         * 3 A 300  --rank 2 
         * 1 A 100  --rank 3
         * 6 B 600  --rank 1
         * 4 B 400    --rank 2
         * 2 B 200  --rank 3
         * 
         */
        DataFrame result = hiveContext.sql("select riqi,leibie,jine "
                            + "from ("
                                + "select riqi,leibie,jine,"
                                + "row_number() over (partition by leibie order by jine desc) rank "
                                + "from sales) t "
                        + "where t.rank<=3");
        result.show(100);
        /**
         * 将结果保存到hive表sales_result
         */
        result.write().mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("sales_result");
        sc.stop();