03_大数据技术之SparkSql（2.0）

 

第1章 Spark SQL概述

1.1 什么是Spark SQL

Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。

与基本的Spark RDD API不同，Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。

在内部，Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化，有多种方式与Spark SQL进行交互，比如: SQL和DatasetAPI。

当计算结果的时候，使用的是相同的执行引擎，不依赖你正在使用哪种API或者语言。这种统一也就意味着开发者可以很容易在不同的API之间进行切换，这些API提供了最自然的方式来表达给定的转换。

我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成 MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写 MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！

Spark SQL它提供了2个编程抽象，类似Spark Core中的RDD

• DataFrame
• DataSet

1.2 Spark SQL的特点

1.2.1 易整合

无缝的整合了 SQL 查询和 Spark 编程

 

1.2.2 统一的数据访问方式

使用相同的方式连接不同的数据源

 

1.2.3 兼容Hive

在已有的仓库上直接运行 SQL 或者 HiveQL

 

1.2.4 标准的数据连接

通过 JDBC 或者 ODBC 来连接

 

 

1.3 什么是DataFrame

在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。

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。

 

 

上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。

左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得 Spark SQL 可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。

DataFrame是为数据提供了Schema的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待

DataFrame也是懒执行的，但性能上比RDD要高，主要原因：优化的执行计划，即查询计划通过Spark catalyst optimiser进行优化。比如下面一个例子:

 

为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。

如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。 

 

1.4 什么是DataSet

DataSet是分布式数据集合。DataSet是Spark 1.6中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展。它提供了RDD的优势（强类型，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化执行引擎的优点。DataSet也可以使用功能性的转换（操作map，flatMap，filter等等）。

• 是DataFrame API的一个扩展，是SparkSQL最新的数据抽象
• 用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有DataFrame的查询优化特性；
• 用样例类来定义DataSet中数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称；
• DataSet是强类型的。比如可以有DataSet[Car]，DataSet[Person]。
• DataFrame是DataSet的特列，DataFrame=DataSet[Row] ，所以可以通过as方法将DataFrame转换为DataSet。Row是一个类型，跟Car、Person这些的类型一样，所有的表结构信息都用Row来表示。

 

 

第2章 Spark SQL编程

本章重点学习如何使用 DataFrame和DataSet进行编程，已经他们之间的关系和转换，关于具体的SQL书写不是本章的重点。

2.1 SparkSession新的起始点

在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。

SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContex和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了sparkContext，所以计算实际上是由sparkContext完成的。当我们使用 spark-shell 的时候, spark 会自动的创建一个叫做spark的SparkSession, 就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext

 

2.2 DataFrame

Spark SQL的DataFrame API 允许我们使用 DataFrame 而不用必须去注册临时表或者生成SQL表达式。DataFrame API 既有transformation操作也有action操作，DataFrame的转换从本质上来说更具有关系， 而 DataSet API 提供了更加函数式的 API

2.2.1 创建DataFrame 

在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换；还可以从Hive Table进行查询返回。

1) 从Spark数据源进行创建

• 查看Spark支持创建文件的数据源格式

scala> spark.read.

csv   format   jdbc   json   load   option   options   orc   parquet   schema   table   text   textFile

• 读取json文件创建DataFrame

scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]

注意：如果从内存中获取数据，spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用bigint接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换

• 展示结果

scala> df.show

+---+--------+

|age|    name|

+---+--------+

| 18|qiaofeng|

| 19|  duanyu|

| 20|    xuzhu|

+---+--------+

2) 从RDD进行转换

2.5节我们专门讨论

3) Hive Table进行查询返回

3.4节我们专门讨论

2.2.2 SQL风格语法

SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助

1) 创建一个DataFrame

scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]

2) 对DataFrame创建一个临时表

scala> df.createOrReplaceTempView("people")

3) 通过SQL语句实现查询全表

scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")

sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]

4) 结果展示

scala> sqlDF.show

+---+--------+

|age|    name|

+---+--------+

| 18|qiaofeng|

| 19|  duanyu|

| 20|   xuzhu|

+---+--------+

注意：普通临时表是Session范围内的，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表。使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people

5) 对于DataFrame创建一个全局表

scala> df.createGlobalTempView("people")

6) 通过SQL语句实现查询全表

scala> spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()

+---+--------+

|age|    name|

+---+--------+

| 18|qiaofeng|

| 19|  duanyu|

| 20|   xuzhu|

+---+--------+

 

scala> spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()

+---+--------+

|age|    name|

+---+--------+

| 18|qiaofeng|

| 19|  duanyu|

| 20|   xuzhu|

+---+--------+

2.2.3 DSL风格语法

DataFrame提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据，可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL，使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了

1) 创建一个DataFrame

scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local /people.json")

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]

2) 查看DataFrame的Schema信息

scala> df.printSchema

root

 |-- age: Long (nullable = true)

 |-- name: string (nullable = true)

3) 只查看”name”列数据

scala> df.select("name").show()

+--------+

|    name|

+--------+

|qiaofeng|

|  duanyu|

|   xuzhu|

+--------+

4) 查看所有列

scala> df.select("*").show

+--------+---------+

|    name |age|

+--------+---------+

|qiaofeng|       18|

|  duanyu|       19|

|   xuzhu|       20|

+--------+---------+

5) 查看”name”列数据以及”age+1”数据

注意:涉及到运算的时候, 每列都必须使用$

scala> df.select($"name",$"age" + 1).show

+--------+---------+

|    name|(age + 1)|

+--------+---------+

|qiaofeng|       19|

|  duanyu|       20|

|   xuzhu|       21|

+--------+---------+

6) 查看”age”大于”19”的数据

scala> df.filter($"age">19).show

+---+-----+

|age| name|

+---+-----+

| 20|xuzhu|

+---+-----+

7) 按照”age”分组，查看数据条数

scala> df.groupBy("age").count.show

+---+-----+

|age|count|

+---+-----+

| 19|    1|

| 18|    1|

| 20|    1|

+---+-----+

2.2.4 RDD转换为DataFrame

注意：如果需要RDD与DF或者DS之间操作，那么都需要引入 import spark.implicits._  （spark不是包名，而是sparkSession对象的名称，所以必须先创建SparkSession对象再导入. implicits是一个内部object）

前置条件

• 导入隐式转换并创建一个RDD
• 在/opt/module/spark-local/目录下准备people.txt

qiaofeng,18

xuzhu,19

duanyu,20

scala> import spark.implicits._

import spark.implicits._

 

scala> val peopleRDD = sc.textFile("/opt/module/spark-local/people.txt")

输出

peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /opt/module/spark-local /people.txt MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:27

1) 通过手动确定转换

scala> peopleRDD.map{x=> val fields=x.split(",");(fields(0),fields(1).trim.toInt)}.toDF("name","age").show

+--------+---+

|    name|age|

+--------+---+

|qiaofeng| 18|

|   xuzhu| 19|

|  duanyu| 20|

+--------+---+

2) 通过样例类反射转换（常用）

• 创建一个样例类

scala> case class People(name:String,age:Int)

• 根据样例类将RDD转换为DataFrame

scala> peopleRDD.map{x=> var fields=x.split(",");People(fields(0),fields(1).toInt)}.toDF.show

+--------+---+

|    name|age|

+--------+---+

|qiaofeng| 18|

|   xuzhu| 19|

|  duanyu| 20|

+--------+---+

3) 通过编程的方式（了解，一般编程直接操作RDD较少，操作hive或数据文件等较多）

package day05

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}

object DataFrameDemo2 {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
            .master("local[*]")
            .appName("Word Count")
            .getOrCreate()
        val sc: SparkContext = spark.sparkContext
        val rdd: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(Array(("lisi", 10), ("zs", 20), ("zhiling", 40)))
        // 映射出来一个 RDD[Row], 因为 DataFrame其实就是 DataSet[Row]
        val rowRdd: RDD[Row] = rdd.map(x => Row(x._1, x._2))
        // 创建 StructType 类型
        val types = StructType(Array(StructField("name", StringType), StructField("age", IntegerType)))
        val df: DataFrame = spark.createDataFrame(rowRdd, types)
        df.show
    }
}

2.2.5 DataFrame转换为RDD

直接调用rdd即可

1) 创建一个DataFrame

scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint,name: string]

2) 将DataFrame转换为RDD注意：得到的RDD存储类型为Row

scala> val dfToRDD = df.rdd

dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[19] at rdd at <console>:29

3) 打印RDD

scala> dfToRDD.collect

res3: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([18,qiaofeng], [19,duanyu], [20,xuzhu])

2.3 DataSet

DataSet是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。

2.3.1 创建DataSet

1) 使用样例类序列创建DataSet

scala> case class Person(name: String, age: Long)

defined class Person

 

scala> val caseClassDS = Seq(Person("wangyuyan",2)).toDS()

 

caseClassDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]

 

scala> caseClassDS.show

+---------+---+

|     name|age|

+---------+---+

|wangyuyan|  2|

+---------+---+

2) 使用基本类型的序列创建DataSet

scala> val ds = Seq(1,2,3,4,5,6).toDS

ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Int] = [value: int]

 

scala> ds.show

+-----+

|value|

+-----+

|    1|

|    2|

|    3|

|    4|

|    5|

|    6|

+-----+

注意:在实际使用的时候，很少用到把序列转换成DataSet，更多是通过RDD来得到DataSet

2.3.2 RDD转换为DataSet

SparkSQL能够自动将包含有样例类的RDD转换成DataSet，样例类定义了table的结构，样例类属性通过反射变成了表的列名。样例类可以包含诸如Seq或者Array等复杂的结构。

1) 创建一个RDD

scala> val peopleRDD = sc.textFile("/opt/module/spark-local/people.txt")

 

peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /opt/module/spark-local/people.txt MapPartitionsRDD[19] at textFile at <console>:24

2) 创建一个样例类

scala> case class Person(name:String,age:Int)

defined class Person

3) 将RDD转化为DataSet

scala> peopleRDD.map(line => {val fields = line.split(",");Person(fields(0),fields(1). toInt)}).toDS

 

res0: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]

2.3.3 DataSet转换为RDD

调用rdd方法即可。

1) 创建一个DataSet

scala> val DS = Seq(Person("zhangcuishan", 32)).toDS()

 

DS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long]

2) 将DataSet转换为RDD

scala> DS.rdd

 

res1: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] = MapPartitionsRDD[6] at rdd at <console>:28

2.4 DataFrame与DataSet的互操作

2.4.1 DataFrame转为DataSet

1) 创建一个DateFrame

scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")

 

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

2) 创建一个样例类

scala> case class Person(name: String,age: Long)

defined class Person

3) 将DataFrame转化为DataSet   

scala> df.as[Person]

 

res5: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [age: bigint, name: string]

这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便。在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用。

2.4.2 Dataset转为DataFrame

1) 创建一个样例类

scala> case class Person(name: String,age: Long)

defined class Person

2) 创建DataSet

scala> val ds = Seq(Person("zhangwuji",32)).toDS()

 

ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: bigint]

3) 将DataSet转化为DataFrame

scala> var df = ds.toDF

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint]

4) 展示

scala> df.show

+---------+---+

|     name|age|

+---------+---+

|zhangwuji| 32|

+---------+---+

2.5 RDD、DataFrame和DataSet之间的关系

  在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：

RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)

如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的Spark版本中，DataSet有可能会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。

2.5.1 三者的共性

1) RDD、DataFrame、DataSet全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利;

2) 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算;

3) 三者有许多共同的函数，如filter，排序等;

4) 在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._（在创建好SparkSession对象后尽量直接导入）

5) 三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出

6) 三者都有partition的概念

7) DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型

2.5.2 三者的区别

1) RDD

• RDD一般和Spark MLib同时使用
• RDD不支SparkSQL操作

2) DataFrame

• 与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值
• DataFrame与DataSet一般不与 Spark MLib 同时使用
• DataFrame与DataSet均支持 SparkSQL 的操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作
• DataFrame与DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然(后面专门讲解)

3) DataSet

• Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。 DataFrame其实就是DataSet的一个特例  

type DataFrame = Dataset[Row]

• DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而Dataset中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息

2.5.3 三者的互相转化

 

 

2.6 IDEA创建SparkSQL程序

1) 添加依赖

<dependency>

<groupId>org.apache.spark</groupId>

<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>

<version>2.1.1</version>

</dependency>

2) 代码实现

object SparkSQL01_Demo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")

    //创建SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    //RDD=>DataFrame=>DataSet转换需要引入隐式转换规则，否则无法转换
    //spark不是包名，是上下文环境对象名
    import spark.implicits._

    //读取json文件 创建DataFrame  {"username": "lisi","age": 18}
    val df: DataFrame = spark.read.json("D:\dev\workspace\spark-bak\spark-bak-00\input\test.json")
    //df.show()

    //SQL风格语法
    df.createOrReplaceTempView("user")
    //spark.sql("select avg(age) from user").show

    //DSL风格语法
    //df.select("username","age").show()

    //*****RDD=>DataFrame=>DataSet*****
    //RDD
    val rdd1: RDD[(Int, String, Int)] = spark.sparkContext.makeRDD(List((1,"qiaofeng",30),(2,"xuzhu",28),(3,"duanyu",20)))

    //DataFrame
    val df1: DataFrame = rdd1.toDF("id","name","age")
    //df1.show()

    //DateSet
    val ds1: Dataset[User] = df1.as[User]
    //ds1.show()

    //*****DataSet=>DataFrame=>RDD*****
    //DataFrame
    val df2: DataFrame = ds1.toDF()

    //RDD  返回的RDD类型为Row，里面提供的getXXX方法可以获取字段值，类似jdbc处理结果集，但是索引从0开始
    val rdd2: RDD[Row] = df2.rdd
    //rdd2.foreach(a=>println(a.getString(1)))

    //*****RDD=>DataSe*****
    rdd1.map{
      case (id,name,age)=>User(id,name,age)
    }.toDS()

    //*****DataSet=>=>RDD*****
    ds1.rdd

    //释放资源
    spark.stop()
  }
}
case class User(id:Int,name:String,age:Int)

2.7 用户自定义函数

2.7.1 UDF

输入一行，返回一个结果。在Shell窗口中可以通过spark.udf功能用户可以自定义函数。

1) 创建DataFrame

scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")

df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint， name: string]

2) 打印数据

scala> df.show

+---+--------+

|age|    name|

+---+--------+

| 18|qiaofeng|

| 19|  duanyu|

| 20|   xuzhu|

+---+--------+

3) 注册UDF，功能为在数据前添加字符串

scala> spark.udf.register("addName",(x:String)=> "Name:"+x)

res9: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction = UserDefinedFunction(<function1>,StringType,Some(List(StringType)))

4) 创建临时表

scala> df.createOrReplaceTempView("people")

5) 应用UDF

scala> spark.sql("Select addName(name),age from people").show()

+-----------------+---+

|UDF:addName(name)|age|

+-----------------+---+

|    Name:qiaofeng| 18|

|      Name:duanyu| 19|

|       Name:xuzhu| 20|

+-----------------+---+

2.7.2 UDAF

输入多行,返回一行。强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。通过继承UserDefinedAggregateFunction来实现用户自定义聚合函数。

需求：实现求平均年龄

1) RDD算子方式实现

object Spark00_TestAgeAvg {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkConf并设置App名称
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[*]")
    //2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val res: (Int, Int) = sc.makeRDD(List(("zhangsan", 20), ("lisi", 30), ("wangw", 40))).map {
      case (name, age) => {
        (age, 1)
      }
    }.reduce {
      (t1, t2) => {
        (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)
      }
    }
    println(res._1/res._2)
    // 关闭连接
    sc.stop()
  }
}

2) 自定义累加器方式实现（减少Shuffle）提高效率（模仿LongAccumulator累加器）

object Spark01_TestSer {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.创建SparkConf并设置App名称
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[*]")

    //2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

    var sumAc = new MyAC
    sc.register(sumAc)
    sc.makeRDD(List(("zhangsan",20),("lisi",30),("wangw",40))).foreach{
      case (name,age)=>{
        sumAc.add(age)
      }
    }
    println(sumAc.value)

    // 关闭连接
    sc.stop()
  }
}

class MyAC extends AccumulatorV2[Int,Int]{
  var sum:Int = 0
  var count:Int = 0
  override def isZero: Boolean = {
    return sum ==0 && count == 0
  }

  override def copy(): AccumulatorV2[Int, Int] = {
    val newMyAc = new MyAC
    newMyAc.sum = this.sum
    newMyAc.count = this.count
    newMyAc
  }

  override def reset(): Unit = {
    sum =0
    count = 0
  }

  override def add(v: Int): Unit = {
    sum += v
    count += 1
  }

  override def merge(other: AccumulatorV2[Int, Int]): Unit = {
    other match {
      case o:MyAC=>{
        sum += o.sum
        count += o.count
      }
      case _=>
    }

  }

  override def value: Int = sum/count
}

3) 自定义聚合函数实现-弱类型（应用于SparkSQL更方便）

object Spark00_TestAgeAvg {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")
    //创建SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    import spark.implicits._

    //创建聚合函数
    var myAverage = new MyAveragUDAF

    //在spark中注册聚合函数
    spark.udf.register("avgAge",myAverage)

    //读取数据  {"username": "zhangsan","age": 20}
    val df: DataFrame = spark.read.json("D:\dev\workspace\spark-bak\spark-bak-00\input\test.json")

    //创建临时视图
    df.createOrReplaceTempView("user")

    //使用自定义函数查询
    spark.sql("select avgAge(age) from user").show()
  }
}
/*

定义类继承UserDefinedAggregateFunction，并重写其中方法

*/
class MyAveragUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {

  // 聚合函数输入参数的数据类型
  def inputSchema: StructType = StructType(Array(StructField("age",IntegerType)))

  // 聚合函数缓冲区中值的数据类型(age,count)
  def bufferSchema: StructType = {
    StructType(Array(StructField("sum",LongType),StructField("count",LongType)))
  }

  // 函数返回值的数据类型
  def dataType: DataType = DoubleType

  // 稳定性：对于相同的输入是否一直返回相同的输出。
  def deterministic: Boolean = true

  // 函数缓冲区初始化
  def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    // 存年龄的总和
    buffer(0) = 0L
    // 存年龄的个数
    buffer(1) = 0L
  }

  // 更新缓冲区中的数据
  def update(buffer: MutableAggregationBuffer,input: Row): Unit = {
    if (!input.isNullAt(0)) {
      buffer(0) = buffer.getLong(0) + input.getInt(0)
      buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1
    }
  }

  // 合并缓冲区
  def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer,buffer2: Row): Unit = {
    buffer1(0) = buffer1.getLong(0) + buffer2.getLong(0)
    buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)
  }

  // 计算最终结果
  def evaluate(buffer: Row): Double = buffer.getLong(0).toDouble / buffer.getLong(1)
}

4) 自定义聚合函数实现-强类型（应用于DataSet的DSL更方便）

object Spark04_TestAgeAvg {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")
    //创建SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    import spark.implicits._

    //读取数据  {"username": "zhangsan","age": 20}
    val df: DataFrame = spark.read.json("D:\dev\workspace\spark-bak\spark-bak-00\input\test.json")

    //封装为DataSet
    val ds: Dataset[User01] = df.as[User01]

    //创建聚合函数
    var myAgeUdtf1 = new MyAveragUDAF1
    //将聚合函数转换为查询的列
    val col: TypedColumn[User01, Double] = myAgeUdtf1.toColumn

    //查询
    ds.select(col).show()

    // 关闭连接
    spark.stop()
  }
}

//输入数据类型
case class User01(username:String,age:Long)
//缓存类型
case class AgeBuffer(var sum:Long,var count:Long)
/**
  * 定义类继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
  * 重写类中的方法
  */
class MyAveragUDAF1 extends Aggregator[User01,AgeBuffer,Double]{
  override def zero: AgeBuffer = {
    AgeBuffer(0L,0L)
  }

  override def reduce(b: AgeBuffer, a: User01): AgeBuffer = {
    b.sum = b.sum + a.age
    b.count = b.count + 1
    b
  }

  override def merge(b1: AgeBuffer, b2: AgeBuffer): AgeBuffer = {
    b1.sum = b1.sum + b2.sum
    b1.count = b1.count + b2.count
    b1
  }

  override def finish(buff: AgeBuffer): Double = {
    buff.sum.toDouble/buff.count
  }
  //DataSet默认额编解码器，用于序列化，固定写法
  //自定义类型就是produce   自带类型根据类型选择
  override def bufferEncoder: Encoder[AgeBuffer] = {
    Encoders.product
  }

  override def outputEncoder: Encoder[Double] = {
    Encoders.scalaDouble
  }
}

 

输出结果：

+--------------------------------------------------+

|MyAveragUDAF1(com.atguigu.spark.core.day05.User01)|

+--------------------------------------------------+

|                                              18.0|

+--------------------------------------------------+

 

2.7.3 UDTF

输入一行，返回多行(hive)；

SparkSQL中没有UDTF，spark中用flatMap即可实现该功能

第3章 SparkSQL数据的加载与保存

3.1 通用的加载和保存方式

• spark.read.load 是加载数据的通用方法
• df.write.save 是保存数据的通用方法

3.1.1 加载数据

1) read直接加载数据

scala> spark.read.

 

csv   format   jdbc   json   load   option   options   orc   parquet   schema   table   text   textFile

注意：加载数据的相关参数需写到上述方法中，如：textFile需传入加载数据的路径，jdbc需传入JDBC相关参数。

例如：直接加载Json数据

scala> spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json").show

+---+--------+

|age|    name|

+---+--------+

| 18|qiaofeng|

| 19|  duanyu|

| 20|   xuzhu|

2) format指定加载数据类型

scala> spark.read.format("…")[.option("…")].load("…")

用法详解：

• format("…")：指定加载的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"
• load("…")：在"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入加载数据的路径
• option("…")：在"jdbc"格式下需要传入JDBC相应参数，url、user、password和dbtable

例如：使用format指定加载Json类型数据

scala> spark.read.format("json").load ("/opt/module/spark-local/people.json").show

+---+--------+

|age|    name|

+---+--------+

| 18|qiaofeng|

| 19|  duanyu|

| 20|   xuzhu|

3) 在文件上直接运行SQL

我们前面都是使用read API 先把文件加载到 DataFrame然后再查询，其实，我们也可以直接在文件上进行查询

scala>  spark.sql("select * from json.`/opt/module/spark-local/people.json`").show

 

+---+--------+

|age|    name|

+---+--------+

| 18|qiaofeng|

| 19|  duanyu|

| 20|   xuzhu|

+---+--------+|

说明:

 json表示文件的格式. 后面的文件具体路径需要用反引号括起来.

3.1.2 保存数据

1) write直接保存数据

scala> df.write.

csv  jdbc   json  orc   parquet textFile… …

注意：保存数据的相关参数需写到上述方法中。如：textFile需传入加载数据的路径，jdbc需传入JDBC相关参数。

例如：直接将df中数据保存到指定目录

//默认保存格式为parquet

scala> df.write.save("/opt/module/spark-local/output")

//可以指定为保存格式，直接保存，不需要再调用save了

scala> df.write.json("/opt/module/spark-local/output")

2) format指定保存数据类型

scala> df.write.format("…")[.option("…")].save("…")

用法详解：

• format("…")：指定保存的数据类型，包括"csv"、"jdbc"、"json"、"orc"、"parquet"和"textFile"。
• save ("…")：在"csv"、"orc"、"parquet"和"textFile"格式下需要传入保存数据的路径。
• option("…")：在"jdbc"格式下需要传入JDBC相应参数，url、user、password和dbtable

3) 文件保存选项

保存操作可以使用 SaveMode, 用来指明如何处理数据，使用mode()方法来设置。

有一点很重要: 这些 SaveMode 都是没有加锁的, 也不是原子操作。

SaveMode是一个枚举类，其中的常量包括：

Scala/Java	Any Language	Meaning
SaveMode.ErrorIfExists(default)	"error"(default)	如果文件已经存在则抛出异常
SaveMode.Append	"append"	如果文件已经存在则追加
SaveMode.Overwrite	"overwrite"	如果文件已经存在则覆盖
SaveMode.Ignore	"ignore"	如果文件已经存在则忽略

 

例如：使用指定format指定保存类型进行保存

df.write.mode("append").json("/opt/module/spark-local/output")

3.1.3 默认数据源

Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作，不需要使用format。修改配置项spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。

1) 加载数据

val df = spark.read.load("/opt/module/spark-local/examples/src/main/resources/users.parquet").show

 

+------+--------------+----------------+

|  name|favorite_color|favorite_numbers|

+------+--------------+----------------+

|Alyssa|          null|  [3, 9, 15, 20]|

|   Ben|           red|              []|

+------+--------------+----------------+

 

df: Unit = ()

2) 保存数据

scala> var df = spark.read.json("/opt/module/spark-local/people.json")

//保存为parquet格式

scala> df.write.mode("append").save("/opt/module/spark-local/output")

3.2 JSON文件

Spark SQL 能够自动推测 JSON数据集的结构，并将它加载为一个Dataset[Row]. 可以通过SparkSession.read.json()去加载一个 一个JSON 文件。

注意：这个JSON文件不是一个传统的JSON文件，每一行都得是一个JSON串。格式如下：

{"name":"Michael"}

{"name":"Andy","age":30}

{"name":"Justin","age":19}

1) 导入隐式转换

import spark.implicits._

2) 加载JSON文件

val path = "/opt/module/spark-local/people.json"
val peopleDF = spark.read.json(path)

3) 创建临时表

peopleDF.createOrReplaceTempView("people")

4) 数据查询

val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19")

teenagerNamesDF.show()

+------+

|  name|

+------+

|Justin|

+------+

3.3 MySQL

Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame，通过对DataFrame一系列的计算后，还可以将数据再写回关系型数据库中。

如果使用spark-shell操作，可在启动shell时指定相关的数据库驱动路径或者将相关的数据库驱动放到spark的类路径下。

bin/spark-shell

--jars mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar

我们这里只演示在Idea中通过JDBC对Mysql进行操作

导入依赖

<dependency>

    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.27</version>
</dependency>

3.3.1 从JDBC读数据

object SparkSQL02_Datasource {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")

    //创建SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    import spark.implicits._

    //方式1：通用的load方法读取
    spark.read.format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://hadoop202:3306/test")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .option("dbtable", "user")
      .load().show

    
    //方式2:通用的load方法读取 参数另一种形式
    spark.read.format("jdbc")
      .options(Map("url"->"jdbc:mysql://hadoop202:3306/test?user=root&password=123456",
        "dbtable"->"user","driver"->"com.mysql.jdbc.Driver")).load().show

    //方式3:使用jdbc方法读取
    val props: Properties = new Properties()
    props.setProperty("user", "root")
    props.setProperty("password", "123456")
    val df: DataFrame = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://hadoop202:3306/test", "user", props)
    df.show

    //释放资源
    spark.stop()
  }
}

3.3.2 向JDBC写数据

object SparkSQL03_Datasource {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")

    //创建SparkSession对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
    import spark.implicits._

    val rdd: RDD[User2] = spark.sparkContext.makeRDD(List(User2("lisi", 20), User2("zs", 30)))
    val ds: Dataset[User2] = rdd.toDS
    //方式1：通用的方式  format指定写出类型
    ds.write
      .format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://hadoop202:3306/test")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .option("dbtable", "user")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save()

    //方式2：通过jdbc方法
    val props: Properties = new Properties()
    props.setProperty("user", "root")
    props.setProperty("password", "123456")
    ds.write.mode(SaveMode.Append).jdbc("jdbc:mysql://hadoop202:3306/test", "user", props)

    //释放资源
    spark.stop()
  }
}

case class User2(name: String, age: Long)

3.4 Hive

Apache Hive 是 Hadoop 上的 SQL 引擎，Spark SQL编译时可以包含 Hive 支持，也可以不包含。

包含 Hive 支持的 Spark SQL 可以支持 Hive 表访问、UDF (用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，这样就可以使用这些特性了。如果你下载的是二进制版本的 Spark，它应该已经在编译时添加了 Hive 支持。

若要把 Spark SQL 连接到一个部署好的 Hive 上，你必须把 hive-site.xml 复制到 Spark的配置文件目录中($SPARK_HOME/conf)。即使没有部署好 Hive，Spark SQL 也可以运行，需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。此外，对于使用部署好的Hive，如果你尝试使用 HiveQL 中的 CREATE TABLE (并非 CREATE EXTERNAL TABLE)语句来创建表，这些表会被放在你默认的文件系统中的 /user/hive/warehouse 目录中(如果你的 classpath 中有配好的 hdfs-site.xml，默认的文件系统就是 HDFS，否则就是本地文件系统)。

spark-shell默认是Hive支持的；代码中是默认不支持的，需要手动指定（加一个参数即可）。

3.4.1 使用内嵌Hive 

如果使用 Spark 内嵌的 Hive, 则什么都不用做, 直接使用即可.

Hive 的元数据存储在 derby 中, 仓库地址:$SPARK_HOME/spark-warehouse

scala> spark.sql("show tables").show
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
+--------+---------+-----------+


scala> spark.sql("create table aa(id int)")
19/02/09 18:36:10 WARN HiveMetaStore: Location: file:/opt/module/spark-local/spark-warehouse/aa specified for non-external table:aa
res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("show tables").show
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
| default|       aa|      false|
+--------+---------+-----------+

向表中加载本地数据数据

scala> spark.sql("load data local inpath './ids.txt' into table aa")
res8: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

scala> spark.sql("select * from aa").show
+---+
| id|
+---+
|100|
|101|
|102|
|103|
|104|
|105|
|106|
+---+

然而在实际使用中, 几乎没有任何人会使用内置的 Hive

3.4.2 外部Hive应用

如果Spark要接管Hive外部已经部署好的Hive，需要通过以下几个步骤。

• 确定原有Hive是正常工作的
• 需要把hive-site.xml拷贝到spark的conf/目录下
• 如果以前hive-site.xml文件中，配置过Tez相关信息，注释掉
• 把Mysql的驱动copy到Spark的jars/目录下
• 需要提前启动hive服务，hive/bin/hiveservices.sh start
• 如果访问不到hdfs，则需把core-site.xml和hdfs-site.xml拷贝到conf/目录

启动 spark-shell

scala> spark.sql("show tables").show
+--------+---------+-----------+
|database|tableName|isTemporary|
+--------+---------+-----------+
| default|      emp|      false|
+--------+---------+-----------+
scala> spark.sql("select * from emp").show
19/02/09 19:40:28 WARN LazyStruct: Extra bytes detected at the end of the row! Ignoring similar problems.
+-----+-------+---------+----+----------+------+------+------+
|empno|  ename|      job| mgr|  hiredate|   sal|  comm|deptno|
+-----+-------+---------+----+----------+------+------+------+
| 7369|  SMITH|    CLERK|7902|1980-12-17| 800.0|  null|    20|
| 7499|  ALLEN| SALESMAN|7698| 1981-2-20|1600.0| 300.0|    30|
| 7521|   WARD| SALESMAN|7698| 1981-2-22|1250.0| 500.0|    30|
| 7566|  JONES|  MANAGER|7839|  1981-4-2|2975.0|  null|    20|
| 7654| MARTIN| SALESMAN|7698| 1981-9-28|1250.0|1400.0|    30|
| 7698|  BLAKE|  MANAGER|7839|  1981-5-1|2850.0|  null|    30|
| 7782|  CLARK|  MANAGER|7839|  1981-6-9|2450.0|  null|    10|
| 7788|  SCOTT|  ANALYST|7566| 1987-4-19|3000.0|  null|    20|
| 7839|   KING|PRESIDENT|null|1981-11-17|5000.0|  null|    10|
| 7844| TURNER| SALESMAN|7698|  1981-9-8|1500.0|   0.0|    30|
| 7876|  ADAMS|    CLERK|7788| 1987-5-23|1100.0|  null|    20|
| 7900|  JAMES|    CLERK|7698| 1981-12-3| 950.0|  null|    30|
| 7902|   FORD|  ANALYST|7566| 1981-12-3|3000.0|  null|    20|
| 7934| MILLER|    CLERK|7782| 1982-1-23|1300.0|  null|    10|
| 7944|zhiling|    CLERK|7782| 1982-1-23|1300.0|  null|    50|
+-----+-------+---------+----+----------+------+------+------+

3.4.3 运行Spark SQL CLI

Spark SQLCLI可以很方便的在本地运行Hive元数据服务以及从命令行执行查询任务。在Spark目录下执行如下命令启动Spark SQ LCLI，直接执行SQL语句，类似Hive窗口。

bin/spark-sql

3.4.4 代码中操作Hive

1) 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hive</groupId>
    <artifactId>hive-exec</artifactId>
    <version>1.2.1</version>
</dependency>

2) 拷贝hive-site.xml到resources目录

3) 代码实现

object SparkSQL08_Hive{

 def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建上下文环境配置对象
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SparkSQL01_Demo")
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .enableHiveSupport()
      .master("local[*]")
      .appName("SQLTest")
      .getOrCreate()
    spark.sql("show tables").show()
    //释放资源
    spark.stop()
  }
}

第4章  SparkSQL项目实战

4.1 准备数据

我们这次Spark-sql操作所有的数据均来自 Hive，首先在Hive中创建表,并导入数据。一共有3张表： 1张用户行为表，1张城市表，1 张产品表

CREATE TABLE `user_visit_action`(
  `date` string,
  `user_id` bigint,
  `session_id` string,
  `page_id` bigint,
  `action_time` string,
  `search_keyword` string,
  `click_category_id` bigint,
  `click_product_id` bigint,
  `order_category_ids` string,
  `order_product_ids` string,
  `pay_category_ids` string,
  `pay_product_ids` string,
  `city_id` bigint)
row format delimited fields terminated by ' ';
load data local inpath '/opt/module/data/user_visit_action.txt' into table sparkpractice.user_visit_action;

CREATE TABLE `product_info`(
  `product_id` bigint,
  `product_name` string,
  `extend_info` string)
row format delimited fields terminated by ' ';
load data local inpath '/opt/module/data/product_info.txt' into table sparkpractice.product_info;

CREATE TABLE `city_info`(
  `city_id` bigint,
  `city_name` string,
  `area` string)
row format delimited fields terminated by ' ';
load data local inpath '/opt/module/data/city_info.txt' into table sparkpractice.city_info;

4.2 需求：各区域热门商品Top3

4.2.1 需求简介

这里的热门商品是从点击量的维度来看的，计算各个区域前三大热门商品，并备注上每个商品在主要城市中的分布比例，超过两个城市用其他显示。

例如：

地区	商品名称	点击次数	城市备注
华北	商品A	100000	北京21.2%，天津13.2%，其他65.6%
华北	商品P	80200	北京63.0%，太原10%，其他27.0%
华北	商品M	40000	北京63.0%，太原10%，其他27.0%
东北	商品J	92000	大连28%，辽宁17.0%，其他 55.0%

4.2.2 思路分析

• 使用 sql 来完成，碰到复杂的需求，可以使用 udf 或 udaf
• 查询出来所有的点击记录，并与 city_info 表连接，得到每个城市所在的地区，与 Product_info 表连接得到产品名称
• 按照地区和商品名称分组，统计出每个商品在每个地区的总点击次数
• 每个地区内按照点击次数降序排列
• 只取前三名，并把结果保存在数据库中
• 城市备注需要自定义 UDAF 函数

4.2.3 代码实现

1) udaf 函数定义

class AreaClickUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {

  // 输入数据的类型:  北京  String
  override def inputSchema: StructType = {
    StructType(StructField("city_name", StringType) :: Nil)
    //        StructType(Array(StructField("city_name", StringType)))
  }

  // 缓存的数据的类型: 北京->1000, 天津->5000  Map,  总的点击量  1000/?
  override def bufferSchema: StructType = {
    // MapType(StringType, LongType) 还需要标注 map的key的类型和value的类型
    StructType(StructField("city_count", MapType(StringType, LongType)) :: StructField("total_count", LongType) :: Nil)
  }

  // 输出的数据类型  "北京21.2%，天津13.2%，其他65.6%"  String
  override def dataType: DataType = StringType

  // 相同的输入是否应用有相同的输出.
  override def deterministic: Boolean = true

  // 给存储数据初始化
  override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    //初始化map缓存
    buffer(0) = Map[String, Long]()
    // 初始化总的点击量
    buffer(1) = 0L
  }

  // 分区内合并 Map[城市名, 点击量]
  override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    // 首先拿到城市名, 然后把城市名作为key去查看map中是否存在, 如果存在就把对应的值 +1, 如果不存在, 则直接0+1
    val cityName = input.getString(0)
    //        val map: collection.Map[String, Long] = buffer.getMap[String, Long](0)
    val map: Map[String, Long] = buffer.getAs[Map[String, Long]](0)
    buffer(0) = map + (cityName -> (map.getOrElse(cityName, 0L) + 1L))
    // 碰到一个城市, 则总的点击量要+1
    buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1L
  }

  // 分区间的合并
  override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    val map1 = buffer1.getAs[Map[String, Long]](0)
    val map2 = buffer2.getAs[Map[String, Long]](0)

    // 把map1的键值对与map2中的累积, 最后赋值给buffer1
    buffer1(0) = map1.foldLeft(map2) {
      case (map, (k, v)) =>
        map + (k -> (map.getOrElse(k, 0L) + v))
    }

    buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)
  }

  // 最终的输出. "北京21.2%，天津13.2%，其他65.6%"
  override def evaluate(buffer: Row): Any = {
    val cityCountMap = buffer.getAs[Map[String, Long]](0)
    val totalCount = buffer.getLong(1)

    var citysRatio: List[CityRemark] = cityCountMap.toList.sortBy(-_._2).take(2).map {
      case (cityName, count) => {
        CityRemark(cityName, count.toDouble / totalCount)
      }
    }
    // 如果城市的个数超过2才显示其他
    if (cityCountMap.size > 2) {
      citysRatio = citysRatio :+ CityRemark("其他", citysRatio.foldLeft(1D)(_ - _.cityRatio))
    }
    citysRatio.mkString(", ")
  }
}


case class CityRemark(cityName: String, cityRatio: Double) {
  val formatter = new DecimalFormat("0.00%")
  override def toString: String = s"$cityName:${formatter.format(cityRatio)}"
}

 

2) 具体实现

object SparkSQL04_TopN {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .master("local[2]")
      .appName("AreaClickApp")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()
    spark.sql("use sparkpractice")
    // 0 注册自定义聚合函数
    spark.udf.register("city_remark", new AreaClickUDAF)
    // 1. 查询出所有的点击记录,并和城市表产品表做内连接
    spark.sql(
      """
        |select
        |    c.*,
        |    v.click_product_id,
        |    p.product_name
        |from user_visit_action v join city_info c join product_info p on v.city_id=c.city_id and v.click_product_id=p.product_id
        |where click_product_id>-1
      """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t1")

    // 2. 计算每个区域, 每个产品的点击量
    spark.sql(
      """
        |select
        |    t1.area,
        |    t1.product_name,
        |    count(*) click_count,
        |    city_remark(t1.city_name)
        |from t1
        |group by t1.area, t1.product_name
      """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t2")

    // 3. 对每个区域内产品的点击量进行倒序排列
    spark.sql(
      """
        |select
        |    *,
        |    rank() over(partition by t2.area order by t2.click_count desc) rank
        |from t2
      """.stripMargin).createOrReplaceTempView("t3")

    // 4. 每个区域取top3

    spark.sql(
      """
        |select
        |    *
        |from t3
        |where rank<=3
      """.stripMargin).show

    //释放资源
    spark.stop()

  }
}