【2020/2/1】寒假自学——学习进度报告8

　　开始尝试sparkSQL的尝试编程。

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　　SparkSQL总体来说就是spark中的hive，但麻烦的一点是spark官网下载的并不自带对hive的支持，所以不能使用外部的hive。之后解决。

　　所以这次主要关注dataframe的编程。

　　首先创建了一个json文件用来创建DataFrame，内容为：

{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }

{ "id":2, "name":"Bob","age":29 }

{ "id":3 , "name":"Jack","age":29 }

{ "id":4 , "name":"Jim","age":28 }

{ "id":4 , "name":"Jim","age":28 }

{ "id":5 , "name":"Damon" }

{ "id":5 , "name":"Damon" } 

　　编写程序的开头。

import findspark

findspark.init()

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

　　SparkSession是sparksql的入口。

　　然后就是可以进行操作。

　　显示所有数据：

df=spark.read.json("file:///usr/local/spark/mycode/exp5/employee.json")
df.show()

　　

 　　排序：

df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/mycode/exp5/employee.json")
df.sort(df.age.desc()).show()

　　

 　　求均值：

df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/mycode/exp5/employee.json")
df.groupBy().avg("age").show()

　　

 　　值得一提，python中的dataframe可以直接调用其中的列作为迭代器，但只能作为dataframe函数的参数。看了源代码之后发现dataframe函数和groupBy之后的函数不一样，就想avg、max等函数只有在groupBy之后才能使用，但这时不能使用迭代器（也就是df.age这类），只能使用string。

 　　具体函数可以参考文档。

　　在值得一提，发现一个很有用的功能。

df.agg({"age": "max"}).show()

from pyspark.sql import functions as F
df.agg(F.min(df.age)).show()

　　agg(*exprs)[source]这个函数可以免去group的麻烦（）。