前言

Spark 的数据源分为内部数据源和外部数据源，本文将讨论Spark SQL 与外部数据源之间的交互：

• Spark 和 Hive 都会使用到的 UDF 函数
• 通过 JDBC 连接各种外部数据源
• 简单和复杂的数据类型和各种高阶运算符

还将了解使用Spark SQL查询Spark的一些不同工具，例如Spark SQL shell、Beeline和Tableau。

Spark SQL 与 Hive

Spark SQL 让 Spark 使用者编写的查询语句拥有更好的性能和更简单的写法(例如，声明式查询和优化过的存储)，以及调用复杂的分析库(例如，机器学习)。并且，SparkSession提供了一个单一的统一入口点来操作Spark中的数据。

UDF

创建自己的PySpark或Scala UDF(user defined function)的好处是我们将能够在Spark SQL中使用它们, 而不需要关系该方法的内部实现。例如，数据科学家可以将ML模型包装在UDF中，以便数据分析师可以在Spark SQL中查询与分析，而不必了解模型的内部结构。
Spark SQL UDFs
创建

// In Scala
// Create cubed function
val cubed = (s: Long) => {s * s * s
}// Register UDF
spark.udf.register("cubed", cubed)// Create temporary view
spark.range(1, 9).createOrReplaceTempView("udf_test")

# In Python
from pyspark.sql.types import LongType# Create cubed function
def cubed(s):return s * s * s# Register UDF
spark.udf.register("cubed", cubed, LongType())# Generate temporary view
spark.range(1, 9).createOrReplaceTempView("udf_test")

创建完后使用：

// In Scala/Python
// Query the cubed UDF
spark.sql("SELECT id, cubed(id) AS id_cubed FROM udf_test").show()+---+--------+
| id|id_cubed|
+---+--------+
|  1|       1|
|  2|       8|
|  3|      27|
|  4|      64|
|  5|     125|
|  6|     216|
|  7|     343|
|  8|     512|
+---+--------+

PySpark 与 Pandas UDFs
在早期的时候通过 PySpark 使用 UDF 会使查询性能变慢，因为 python 的UDF 需要转化为 JVM 程序，为了解决这个问题，Spark 2.3 之后 Pandas UDF 被集成进了 Spark，只要数据是Apache Arrow格式，就不再需要序列化/反序列化数据。
Spark 3.0 之后，Pandas UDF 被拆分为Pandas UDFs 和 Pandas Function APIs.

• Pandas UDFs

  在Apache Spark 3.0中，Pandas UDFs（用户定义函数）可以从Pandas UDFs中的Python类型提示中推断出Pandas UDF类型，例如pandas.Series、pandas.DataFrame、Tuple和Iterator。以前，需要手动定义和指定每个Pandas UDF类型。当前，Pandas UDFs中支持的Python类型提示的情况包括Series到Series、Series的Iterator到Series的Iterator、多个Series的Iterator到Series的Iterator，以及Series到Scalar（单个值）

• Pandas Function APIs

  Pandas API允许直接将本地 Python 函数应用于 PySpark DataFrame，其中输入和输出都是Pandas实例。对于Spark 3.0，支持的Pandas函数API包括分组映射(grouped map)、映射(map)和联合分组映射(co-grouped map).
  

创建 UDF

# In Python
# Import pandas
import pandas as pd# Import various pyspark SQL functions including pandas_udf
from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf
from pyspark.sql.types import LongType# Declare the cubed function 
def cubed(a: pd.Series) -> pd.Series:return a * a * a# Create the pandas UDF for the cubed function 
cubed_udf = pandas_udf(cubed, returnType=LongType())

通过 Pandas 使用该 UDF

# Create a Pandas Series
x = pd.Series([1, 2, 3])# The function for a pandas_udf executed with local Pandas data
print(cubed(x))# 输出
0     1
1     8
2    27
dtype: int64

作为 Spark UDF 使用

# Create a Spark DataFrame, 'spark' is an existing SparkSession
df = spark.range(1, 4)# Execute function as a Spark vectorized UDF
df.select("id", cubed_udf(col("id"))).show()# 输出
+---+---------+
| id|cubed(id)|
+---+---------+
|  1|        1|
|  2|        8|
|  3|       27|
+---+---------+

更多关于 Pandas UDF 的资料可以访问官方文档。

通过 Spark SQL Shell, Beeline 和 Tableau 查询

Spark SQL Shell

spark-sql CLI是执行Spark SQL查询的便捷工具。尽管该实用程序在本地模式下与Hive元数据存储服务通信，但它不会与Thrift JDBC/ODBC服务器（也称为Spark Thrift Server或STS）通信。STS允许JDBC/ODBC客户端通过JDBC和ODBC协议在Apache Spark上执行SQL查询。
在$SPARK_HOME文件夹中执行以下命令启动 CLI：

./bin/spark-sql

创建表

spark-sql> CREATE TABLE people (name STRING, age int);

输出内容将包含表所在文件位置 /user/hive/warehouse/people：

20/01/11 22:42:16 WARN HiveMetaStore: Location: file:/user/hive/warehouse/people
specified for non-external table:people
Time taken: 0.63 seconds

插入数据

spark-sql> INSERT INTO people VALUES ("Michael", NULL);
Time taken: 1.696 seconds
spark-sql> INSERT INTO people VALUES ("Andy", 30);
Time taken: 0.744 seconds
spark-sql> INSERT INTO people VALUES ("Samantha", 19);
Time taken: 0.637 seconds
spark-sql>

查询

spark-sql> SELECT name FROM people WHERE age IS NULL;
Michael
Time taken: 0.272 seconds, Fetched 1 row(s)

Beeline

Beeline 是通过 HiveServer2 来运行 HQL 查询数据。
启动 Thrift 服务
在 $SPARK_HOME下启动：

./sbin/start-thriftserver.sh

连接 Thrift 服务

./bin/beeline

连接成功后显示：

!connect jdbc:hive2://localhost:10000

查询

0: jdbc:hive2://localhost:10000> SHOW tables;+-----------+------------+--------------+
| database  | tableName  | isTemporary  |
+-----------+------------+--------------+
| default   | people     | false        |
+-----------+------------+--------------+
1 row selected (0.417 seconds)0: jdbc:hive2://localhost:10000> SELECT * FROM people;+-----------+-------+
|   name    |  age  |
+-----------+-------+
| Samantha  | 19    |
| Andy      | 30    |
| Michael   | NULL  |
+-----------+-------+
3 rows selected (1.512 seconds)0: jdbc:hive2://localhost:10000>

停止 Thrift 服务

./sbin/stop-thriftserver.sh

Tableau

和前两种类似，也需要先启动 Thrift 服务。
关于详细使用可以查看官方文档

外部数据源

可以通过 Spark SQL 查询外部数据源。

通过 JDBC 连接数据库

可以通过类似下边的方式访问数据库：

./bin/spark-shell --driver-class-path $database.jar --jars $database.jar

远程数据库将被加载为 DataFrame 或者 Spark SQL 临时视图。
下边是对一些连接参数的说明：

参数名称	说明
user, password	连接远程数据库的用户名和密码
url	连接 url, 例如：jdbc:postgresql://localhost/test?user=fred&password=secret
dbtable	需要操作的表。
query	查询语句
driver	URL 连接中 JDBC 驱动的类名

更多参数说明：官方文档

PostgreSQL

启动 pg JDBC jar 包：

bin/spark-shell --jars postgresql-42.2.6.jar

下边展示了如何通过 Spark SQL API 和 JDBC 访问：

// In Scala
// Read Option 1: Loading data from a JDBC source using load method
val jdbcDF1 = spark
.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:postgresql:[DBSERVER]")
.option("dbtable", "[SCHEMA].[TABLENAME]")
.option("user", "[USERNAME]")
.option("password", "[PASSWORD]")
.load()// Read Option 2: Loading data from a JDBC source using jdbc method
// Create connection properties
import java.util.Properties
val cxnProp = new Properties()
cxnProp.put("user", "[USERNAME]") 
cxnProp.put("password", "[PASSWORD]")// Load data using the connection properties
val jdbcDF2 = spark
.read
.jdbc("jdbc:postgresql:[DBSERVER]", "[SCHEMA].[TABLENAME]", cxnProp)// Write Option 1: Saving data to a JDBC source using save method
jdbcDF1
.write
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:postgresql:[DBSERVER]")
.option("dbtable", "[SCHEMA].[TABLENAME]")
.option("user", "[USERNAME]")
.option("password", "[PASSWORD]")
.save()// Write Option 2: Saving data to a JDBC source using jdbc method
jdbcDF2.write
.jdbc(s"jdbc:postgresql:[DBSERVER]", "[SCHEMA].[TABLENAME]", cxnProp)
And here’s how to do it in PySpark:

通过 PySpark：

# In Python
# Read Option 1: Loading data from a JDBC source using load method
jdbcDF1 = (spark.read.format("jdbc") .option("url", "jdbc:postgresql://[DBSERVER]").option("dbtable", "[SCHEMA].[TABLENAME]").option("user", "[USERNAME]").option("password", "[PASSWORD]").load())# Read Option 2: Loading data from a JDBC source using jdbc method
jdbcDF2 = (spark.read .jdbc("jdbc:postgresql://[DBSERVER]", "[SCHEMA].[TABLENAME]",properties={"user": "[USERNAME]", "password": "[PASSWORD]"}))# Write Option 1: Saving data to a JDBC source using save method
(jdbcDF1.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:postgresql://[DBSERVER]").option("dbtable", "[SCHEMA].[TABLENAME]") .option("user", "[USERNAME]").option("password", "[PASSWORD]").save())# Write Option 2: Saving data to a JDBC source using jdbc method
(jdbcDF2.write .jdbc("jdbc:postgresql:[DBSERVER]", "[SCHEMA].[TABLENAME]",properties={"user": "[USERNAME]", "password": "[PASSWORD]"}))

MySQL

启动 Mysql JDBC jar 包：

bin/spark-shell --jars mysql-connector-java_8.0.16-bin.jar

通过 Scala 访问：

// In Scala
// Loading data from a JDBC source using load 
val jdbcDF = spark
.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://[DBSERVER]:3306/[DATABASE]")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "[TABLENAME]")
.option("user", "[USERNAME]")
.option("password", "[PASSWORD]")
.load()// Saving data to a JDBC source using save 
jdbcDF
.write
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://[DBSERVER]:3306/[DATABASE]")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "[TABLENAME]")
.option("user", "[USERNAME]")
.option("password", "[PASSWORD]")
.save()s

通过 PySpark 访问：

# In Python
# Loading data from a JDBC source using load 
jdbcDF = (spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://[DBSERVER]:3306/[DATABASE]").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("dbtable", "[TABLENAME]").option("user", "[USERNAME]").option("password", "[PASSWORD]").load())# Saving data to a JDBC source using save 
(jdbcDF.write .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://[DBSERVER]:3306/[DATABASE]").option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("dbtable", "[TABLENAME]") .option("user", "[USERNAME]").option("password", "[PASSWORD]").save())

还有一些其他外部数据源的连接使用说明：

• Cassandra
• Snowflake
• MongoDB
  

高阶函数

当我们对复杂数据类型（多种简单数据类型嵌套）进行操作时，一般有两种方式：

• 拆分成简单的数据类型操作，操作完后合并成复杂类型
• 使用 UDF
  

Explode 和 Collect

-- In SQL
SELECT id, collect_list(value + 1) AS values
FROM  (SELECT id, EXPLODE(values) AS valueFROM table) x
GROUP BY id

EXPLODE 会为values中的每个元素(值)创建一个新的行(带有id)。
然后 collect_list() 会返回一个计算完的列表，需要注意的是 Group BY 需要 shuffle 操作，返回的结果可能并不是想要的顺序，而且 values 列表可能是一个数据很多的很宽的列表，因此计算所消耗的内存是昂贵的。

UDF

上边的查询可以通过 UDF 函数实现：

// In Scala
def addOne(values: Seq[Int]): Seq[Int] = {values.map(value => value + 1)
}
val plusOneInt = spark.udf.register("plusOneInt", addOne(_: Seq[Int]): Seq[Int])

sql 使用 UDF：

spark.sql("SELECT id, plusOneInt(values) AS values FROM table").show()

虽然使用UDF 返回的查询结果是有序的，但是需要经过序列化和反序列化，资源消耗也是昂贵的。

内置函数

我们可以使用内置高阶函数，进行复杂数据类型的操作，这些内置函数的开销比上边两种都小。
更多请查看官方文档

高阶函数

除了前面提到的内置函数之外，还有一些接受匿名lambda函数作为参数的高阶函数。下面是一个高阶函数的例子:

-- In SQL
transform(values, value -> lambda expression)

transform()函数接受一个数组(值)和一个匿名函数(lambda表达式)作为输入。该函数通过对每个元素应用匿名函数透明地创建一个新数组，然后将结果赋值给输出数组(类似于UDF方法，但效率更高)。

# In Python
from pyspark.sql.types import *
schema = StructType([StructField("celsius", ArrayType(IntegerType()))])t_list = [[35, 36, 32, 30, 40, 42, 38]], [[31, 32, 34, 55, 56]]
t_c = spark.createDataFrame(t_list, schema)
t_c.createOrReplaceTempView("tC")# Show the DataFrame
t_c.show()

// In Scala
// Create DataFrame with two rows of two arrays (tempc1, tempc2)
val t1 = Array(35, 36, 32, 30, 40, 42, 38)
val t2 = Array(31, 32, 34, 55, 56)
val tC = Seq(t1, t2).toDF("celsius")
tC.createOrReplaceTempView("tC")// Show the DataFrame
tC.show()

输出内容：

+--------------------+
|             celsius|
+--------------------+
|[35, 36, 32, 30, ...|
|[31, 32, 34, 55, 56]|
+--------------------+

transform()

transform(array<T>, function<T, U>): array<U>

transform()函数通过对输入数组的每个元素应用一个函数来生成一个数组(类似于map()函数):

// In Scala/Python
// Calculate Fahrenheit from Celsius for an array of temperatures
spark.sql("""
SELECT celsius, transform(celsius, t -> ((t * 9) div 5) + 32) as fahrenheit FROM tC
""").show()+--------------------+--------------------+
|             celsius|          fahrenheit|
+--------------------+--------------------+
|[35, 36, 32, 30, ...|[95, 96, 89, 86, ...|
|[31, 32, 34, 55, 56]|[87, 89, 93, 131,...|
+--------------------+--------------------+

filter()

filter(array<T>, function<T, Boolean>): array<T>

filter()函数的作用是:生成一个仅由输入数组中布尔函数为真的元素组成的数组:

// In Scala/Python
// Filter temperatures > 38C for array of temperatures
spark.sql("""
SELECT celsius, filter(celsius, t -> t > 38) as high FROM tC
""").show()+--------------------+--------+
|             celsius|    high|
+--------------------+--------+
|[35, 36, 32, 30, ...|[40, 42]|
|[31, 32, 34, 55, 56]|[55, 56]|
+--------------------+--------+

exists()

exists(array<T>, function<T, V, Boolean>): Boolean

exists()函数如果布尔函数对输入数组中的任何元素成立则返回true:

// In Scala/Python
// Is there a temperature of 38C in the array of temperatures
spark.sql("""
SELECT celsius, exists(celsius, t -> t = 38) as thresholdFROM tC
""").show()+--------------------+---------+
|             celsius|threshold|
+--------------------+---------+
|[35, 36, 32, 30, ...|     true|
|[31, 32, 34, 55, 56]|    false|
+--------------------+---------+

reduce()

reduce(array<T>, B, function<B, T, B>, function<B, R>)

reduce()函数通过使用函数<B, T, B>将数组元素合并到缓冲区B中，并在最后的缓冲区上应用结束函数<B, R>，将数组元素减少为单个值:

// In Scala/Python
// Calculate average temperature and convert to F
spark.sql("""
SELECT celsius, reduce(celsius, 0, (t, acc) -> t + acc, acc -> (acc div size(celsius) * 9 div 5) + 32) as avgFahrenheit FROM tC
""").show()+--------------------+-------------+
|             celsius|avgFahrenheit|
+--------------------+-------------+
|[35, 36, 32, 30, ...|           96|
|[31, 32, 34, 55, 56]|          105|
+--------------------+-------------+

常用 DataFrames 和 Spark SQL 操作

Spark SQL的部分强大功能来自于它支持的广泛的DataFrame操作(也称为无类型数据集操作)。操作列表相当广泛，包括:

• 聚合函数
• 集合函数
• Datetime函数
• 数学函数
• 混合函数
• 非聚合函数
• 排序功能
• 字符串函数
• UDF 函数
• 窗口函数

关于这些函数的具体使用可以查看官方文档

总结

本文探讨了Spark SQL如何与外部组件接口。我们讨论了创建用户定义函数，包括Pandas udf，并提供了一些执行Spark SQL查询的选项(包括Spark SQL shell、Beeline和Tableau)。然后，我们提供了如何使用Spark SQL连接各种外部数据源的示例，如SQL数据库，PostgreSQL, MySQL, Tableau, Azure Cosmos DB, MS SQL Server等。
我们探索了Spark用于复杂数据类型的内置函数，并给出了一些使用高阶函数的示例。最后，我们讨论了一些常见的关系操作符，并展示了如何执行DataFrame操作的选择。