创建SparkSession和sparkSQL的详细过程

• 二、创建sparksession
• 三、 sqlcontext
• 四、 hivecontext

一、概述

spark 有三大引擎，spark core、sparksql、sparkstreaming，

spark core 的关键抽象是 sparkcontext、rdd；

sparksql 的关键抽象是 sparksession、dataframe；

sparkstreaming 的关键抽象是 streamingcontext、dstream

sparksession 是 spark2.0 引入的概念，主要用在 sparksql 中，当然也可以用在其他场合，他可以代替 sparkcontext；

sparksession 其实是封装了 sqlcontext 和 hivecontext

(1) 在spark1.6 中我们使用的叫hive on spark，主要是依赖hive生成spark程序，有两个核心组件sqlcontext和hivecontext。

这是spark 1.x 版本的语法

//set up the spark configuration and create contexts
 val sparkconf = new sparkconf().setappname("sparksessionzipsexample").setmaster("local")
 
 
// your handle to sparkcontext to access other context like sqlcontext
 val sc = new sparkcontext(sparkconf).set("spark.some.config.option", "some-value")
 val sqlcontext = new org.apache.spark.sql.sqlcontext(sc)

（2）spark2.0中我们使用的就是sparksql，是后继的全新产品，解除了对hive的依赖。

从spark2.0以上的版本开始，spark是使用全新的sparksession接口代替spark1.6 中的sqlcontext和hivecontext 来实现对数据的加载、转换、处理等工作，并且实现了sqlcontext和hivecontext的所有功能。

在新版本中并不需要之前那么繁琐的创建很多对象，只需要创建一个sparksession对象即可。sparksession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成dataframe，并支持把dataframe转换成sqlcontext自身中的表。然后使用sql语句来操作数据，也提供了hiveql以及其他依赖于hive的功能支持。

二、创建sparksession

sparksession 是 spark sql 的入口。使用 dataset 或者 dataframe 编写 spark sql 应用的时候，第一个要创建的对象就是 sparksession。builder 是 sparksession 的构造器。 通过 builder, 可以添加各种配置，并通过 stop 函数来停止 sparksession。

builder 的方法如下：

import org.apache.spark.sql.sparksession
val spark: sparksession = sparksession.builder
 .appname("my spark application")  //设置 application 的名字
 .master("local[*]")             
 .enablehivesupport() //增加支持 hive support      
 .config("spark.sql.warehouse.dir", "target/spark-warehouse") //设置各种配置
 .getorcreate     //获取或者新建一个 sparksession

（1）设置参数

创建sparksession之后可以通过 spark.conf.set 来设置运行参数

//配置设置
 spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 6)
 spark.conf.set("spark.executor.memory", "2g")
 
 //获取配置，可以使用scala的迭代器来读取configmap中的数据。 
 val configmap:map[string, string] = spark.conf.getall()

（2）读取元数据

如果需要读取元数据(catalog)，可以通过sparksession来获取。

spark.catalog.listtables.show(false)
 spark.catalog.listdatabases.show(false)

这里返回的都是dataset，所以可以根据需要再使用dataset api来读取

catalog 和 schema 是两个不同的概念
catalog是目录的意思，从数据库方向说，相当于就是所有数据库的集合;
schema是模式的意思, 从数据库方向说, 类似catelog下的某一个数据库;

（3）创建dataset和dataframe

通过sparksession来创建dataset和dataframe有多种方法。

通过range()方法来创建dataset
通过createdataframe()来创建dataframe。

// create a dataset using spark.range starting from 5 to 100,
// with increments of 5
val numds = spark.range(5, 100, 5)//创建dataset
 
// reverse the order and display first 5 items
numds.orderby(desc("id")).show(5)
 
//compute descriptive stats and display them
numds.describe().show()
 
// create a dataframe using spark.createdataframe from a list or seq
val langpercentdf = spark.createdataframe( list( ("scala", 35), 
    ("python", 30), ("r", 15), ("java", 20)) )//创建dataframe
 
//rename the columns
val lpdf = langpercentdf.withcolumnrenamed("_1", "language").
    withcolumnrenamed("_2", "percent")
 
//order the dataframe in descending order of percentage
lpdf.orderby(desc("percent")).show(false)

（4）读取数据

可以用sparksession读取json、csv、txt 和 parquet表。

import spark.implicits //使rdd转化为dataframe以及后续sql操作
//读取json文件，生成dataframe
val jsonfile = args(0)
val zipsdf = spark.read.json(jsonfile)

（5）使用sparksql

借助sparksession用户可以像sqlcontext一样使用spark sql的全部功能。

zipsdf.createorreplacetempview("zips_table")//对上面的dataframe创建一个表
zipsdf.cache()//缓存表
 
val resultsdf = spark.sql("select city, pop, state, zip from zips_table")
 
//对表调用sql语句
resultsdf.show(10)//展示结果

（6）存储/读取hive表

下面的代码演示了通过sparksession来创建hive表并进行查询的方法。

//drop the table if exists to get around existing table error
 spark.sql("drop table if exists zips_hive_table")
 
 //save as a hive table
 spark.table("zips_table").write.saveastable("zips_hive_table")
 
 //make a similar query against the hive table
 val resultshivedf = spark.sql("select city, pop, state, 
        zip from zips_hive_table where pop > 40000")
 
 resultshivedf.show(10)

三、 sqlcontext

它是 sparksql 的入口点，sparksql 的应用必须创建一个 sqlcontext 或者 hivecontext 的类实例

from pyspark import sparkcontext, sparkconf
from pyspark.sql import sparksession, sqlcontext, hivecontext
 
conf = sparkconf().setappname('test').setmaster('yarn')
sc = sparkcontext(conf=conf)
 
sqlc = sqlcontext(sc)
print(dir(sqlc))
# 'cachetable', 'clearcache', 'createdataframe', 'createexternaltable', 'droptemptable', 'getconf', 'getorcreate', 'newsession', 'range', 'read', 'readstream',
# 'registerdataframeastable', 'registerfunction', 'registerjavafunction', 'setconf', 'sparksession', 'sql', 'streams', 'table', 'tablenames', 'tables', 'udf', 'uncachetable'
 
### sqlcontext 读取数据也自动生成 df
data = sqlc.read.text('/usr/yanshw/test.txt')
print(type(data))

四、 hivecontext

它是 sparksql 的另一个入口点，它继承自 sqlcontext，用于处理 hive 中的数据

hivecontext 对 sqlcontext 进行了扩展，功能要强大的多

1. 它可以执行 hivesql 和 sql 查询

2. 它可以操作 hive 数据，并且可以访问 hiveudf

3. 它不一定需要 hive，在没有 hive 环境时也可以使用 hivecontext

注意，如果要处理 hive 数据，需要把 hive 的 hive-site.xml 文件放到 spark/conf 下，hivecontext 将从 hive-site.xml 中获取 hive 配置信息；

如果 hivecontext 没有找到 hive-site.xml，他会在当前目录下创建 spark-warehouse 和 metastore_db 两个文件夹

from pyspark import sparkcontext, sparkconf
from pyspark.sql import sparksession, sqlcontext, hivecontext
 
conf = sparkconf().setappname('test').setmaster('yarn')
sc = sparkcontext(conf=conf)
## 需要把 hive/conf/hive-site.xml 复制到 spark/conf 下
hivec = hivecontext(sc)
print(dir(hivec))
# 'cachetable', 'clearcache', 'createdataframe', 'createexternaltable', 'droptemptable', 'getconf', 'getorcreate', 'newsession', 'range', 'read', 'readstream','refreshtable',
# 'registerdataframeastable', 'registerfunction', 'registerjavafunction', 'setconf', 'sparksession', 'sql', 'streams', 'table', 'tablenames', 'tables', 'udf', 'uncachetable'
 
data = hivec.sql('''select * from hive1101.person limit 2''')
print(type(data))

sparksession 创建

from pyspark.sql import sparksession
 
 
### method 1
sess = sparksession.builder \
    .appname("aaa") \
    .config("spark.driver.extraclasspath", sparkclasspath) \
    .master("local") \
    .enablehivesupport() \  # sparksql 连接 hive 时需要这句
    .getorcreate()      # builder 方式必须有这句
 
### method 2
conf = sparkconf().setappname('myapp1').setmaster('local[4]')   # 设定 appname 和 master
sess = sparksession.builder.config(conf=conf).getorcreate() # builder 方式必须有这句
 
### method 3
from pyspark import sparkcontext, sparkconf
conf = sparkconf().setappname('myapp1').setmaster('local[4]')   # 设定 appname 和 master
sc = sparkcontext(conf=conf)
sess = sparksession(sc)

1）文件数据源

from pyspark import sparkcontext, sparkconf
from pyspark.sql import sparksession, sqlcontext, hivecontext
 
conf = sparkconf().setappname('test').setmaster('yarn')
sc = sparkcontext(conf=conf)
 
#### 替代了 sqlcontext 和 hivecontext，其实只是简单的封装，提供了统一的接口
spark = sparksession(sc)
print(dir(spark))
# 很多属性，我把私有属性删了
# 'builder','builder', 'catalog', 'conf', 'createdataframe', 'newsession', 'range', 'read', 'readstream','sparkcontext', 'sql', 'stop', 'streams', 'table', 'udf', 'version'
 
### sess 读取数据自动生成 df
data = spark.read.text('/usr/yanshw/test.txt')      #read 可读类型 [ 'csv', 'format', 'jdbc', 'json', 'load', 'option', 'options', 'orc', 'parquet', 'schema', 'table', 'text']
print(type(data))       # <class 'pyspark.sql.dataframe.dataframe'>

2） hive 数据源

## 也需要把 hive/conf/hive-site.xml 复制到 spark/conf 下
spark = sparksession.builder.appname('test').master('yarn').enablehivesupport().getorcreate()
 
hive_data = spark.sql('select * from hive1101.person limit 2')
print(hive_data)        # dataframe[name: string, idcard: string]

sparksession vs sparkcontext

sparksession 是 spark2.x 引入的新概念，sparksession 为用户提供统一的切入点，字面理解是创建会话，或者连接 spark

在 spark1.x 中，sparkcontext 是 spark 的主要切入点，由于 rdd 作为主要的 api，我们通过 sparkcontext 来创建和操作 rdd,

sparkcontext 的问题在于：

1. 不同的应用中，需要使用不同的 context，在 streaming 中需要使用 streamingcontext，在 sql 中需要使用 sqlcontext，在 hive 中需要使用 hivecontext，比较麻烦

2. 随着 dataset 和 dataframe api 逐渐成为标准 api，需要为他们创建接入点，即 sparksession

sparksession 实际上封装了 sparkcontext，另外也封装了 sparkconf、sqlcontext，随着版本增加，可能更多，

所以我们尽量使用 sparksession ，如果发现有些 api 不在 sparksession 中，也可以通过 sparksession 拿到 sparkcontext 和其他 context 等

在 shell 操作中，原生创建了 sparksession，故无需再创建，创建了也不会起作用

在 shell 中，sparkcontext 叫 sc，sparksession 叫 spark。

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