SparkSQL学习进度9-SQL实战案例 Spark SQL 基本操作 编程实现将 RDD 转换为 DataFrame 编程实现利用 DataFrame 读写 MySQL 的数据
将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中，并保存命名为 employee.json。
{ "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" }
为 employee.json 创建 DataFrame，并写出 Scala 语句完成下列操作：
(1) 查询所有数据；
(2) 查询所有数据，并去除重复的数据；
(3) 查询所有数据，打印时去除 id 字段；
(4) 筛选出 age>30 的记录；
(5) 将数据按 age 分组；
(6) 将数据按 name 升序排列；
(7) 取出前 3 行数据；
(8) 查询所有记录的 name 列，并为其取别名为 username；
(9) 查询年龄 age 的平均值；
(10) 查询年龄 age 的最小值。
编程实现将 RDD 转换为 DataFrame
源文件内容如下（包含 id,name,age）：
1,Ella,36
2,Bob,29
3,Jack,29
请将数据复制保存到 Linux 系统中，命名为 employee.txt，实现从 RDD 转换得到DataFrame，并按“id:1,name:Ella,age:36”的格式打印出 DataFrame 的所有数据。请写出程序代码。
package cn.itcast.spark.mook
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.junit.Test
class RDDtoDataFrame {
@Test
def test(): Unit ={
val spark=SparkSession.builder()
.appName("datafreame1")
.master("local[6]")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
val df=spark.sparkContext.textFile("dataset/employee.txt").map(_.split(","))
.map(item => Employee(item(0).trim.toInt,item(1),item(2).trim.toInt))
.toDF()
df.createOrReplaceTempView("employee")
val dfRDD=spark.sql("select * from employee")
dfRDD.map(it => "id:"+it(0) +",name:"+it(1)+",age:"+it(2) )
.show()
}
}
case class Employee(id:Int,name:String,age:Long)
编程实现利用 DataFrame 读写 MySQL 的数据
（1）在 MySQL 数据库中新建数据库 sparktest，再创建表 employee，包含如表 6-2 所示的两行数据。
表 6-2 employee 表原有数据
id name gender Age
1 Alice F 22
2 John M 25
（2）配置 Spark 通过 JDBC 连接数据库 MySQL，编程实现利用 DataFrame 插入如表 6-3 所示的两行数据到 MySQL 中，最后打印出 age 的最大值和 age 的总和。
表 6-3 employee 表新增数据
id name gender age
3 Mary F 26
4 Tom M 23
package cn.itcast.spark.mook
import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{FloatType, IntegerType, StringType, StructField, StructType}
object MysqlOp {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("mysql example")
.master("local[6]")
.getOrCreate()
val schema = StructType(
List(
StructField("id", IntegerType),
StructField("name", StringType),
StructField("gender", StringType),
StructField("age", IntegerType)
)
)
val studentDF = spark.read
//分隔符：制表符
.option("delimiter", ",")
.schema(schema)
.csv("dataset/stu")
studentDF.write
.format("jdbc")
.mode(SaveMode.Append)
.option("url", "jdbc:mysql://hadoop101:3306/spark02")
.option("dbtable", "employee")
.option("user", "spark")
.option("password", "fengge666")
.save()
spark.read
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://hadoop101:3306/spark02")
.option("dbtable","(select max(age),SUM(age) from employee) as emp")
.option("user", "spark")
.option("password", "fengge666")
.load()
.show()
}
}