spark学习-sparksql--07-sparkcontext类和sparkconf类

SparkContext类和SparkConf类是Spark框架中非常重要的两个类。

SparkContext类是Spark应用程序的入口点，它负责与集群管理器进行通信，创建RDD、累加器和广播变量等Spark核心组件，并提供了一些常用的操作函数，如textFile()、parallelize()等。

SparkConf类则是Spark应用程序的配置类，它可以设置Spark应用程序的各种参数，如应用程序名称、运行模式、集群管理器、序列化方式、内存分配等。SparkConf类还可以通过set()方法动态地修改配置参数。

SparkSQL是Spark框架中的一个模块，它提供了一种基于SQL语言的数据处理方式，可以将结构化数据以表格的形式进行处理和分析。SparkSQL支持多种数据源，如Hive、JSON、Parquet等，同时也支持多种数据格式的查询和分析，如SQL查询、DataFrame和Dataset等。

总之，SparkContext类和SparkConf类是Spark框架中非常重要的两个类，而SparkSQL则是Spark框架中的一个重要模块，它们都为Spark应用程序的开发和运行提供了很大的便利性。

相关问题

三、使用sparkSql将student.txt转换成DateFrame进行相关操作（40分） 字段如下： s_id,s_name,s_sex,s_birthday,s_class,s_specialty,s_school,s_register_time 创建样例类Stusent 1.创建SparkSession 2.获取sparkContext对象 设置日志打印级别 sc.setLogLevel(WARN) 3.加载数据 4.切分每一行封装数据到Student中 5.加载数据到Row对象中 7.利用personRDD与Schema创建DataFrame 8.DSL操作显示DataFrame的数据结果 9.将DataFrame注册成表 10.sql语句操作 11.关闭资源

以下是对应的代码：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 创建样例类Student
case class Student(s_id: String, s_name: String, s_sex: String, s_birthday: String, s_class: String, s_specialty: String, s_school: String, s_register_time: String)

object StudentDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkConf对象
    val conf = new SparkConf().setAppName("StudentDemo").setMaster("local[*]")

    // 创建SparkContext对象
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

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

    // 加载数据
    val data = sc.textFile("student.txt")

    // 切分每一行封装数据到Student中
    val studentRDD = data.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      Student(fields(0), fields(1), fields(2), fields(3), fields(4), fields(5), fields(6), fields(7))
    })

    // 加载数据到Row对象中
    val rowRDD = studentRDD.map(student => Row(student.s_id, student.s_name, student.s_sex, student.s_birthday, student.s_class, student.s_specialty, student.s_school, student.s_register_time))

    // 利用personRDD与Schema创建DataFrame
    val schema = spark.sqlContext.createDataFrame(rowRDD, Student.getClass)

    // DSL操作显示DataFrame的数据结果
    schema.show()

    // 将DataFrame注册成表
    schema.createOrReplaceTempView("student")

    // sql语句操作
    val resultDF: DataFrame = spark.sql("select * from student where s_sex = '女'")

    // DSL操作显示DataFrame的数据结果
    resultDF.show()

    // 关闭资源
    spark.stop()
    sc.stop()
  }
}

scala sparksql 抽取hive user表数据并结合hbase表user1合并并写入dwd层table1表

您可以按照以下步骤进行操作：

1. 在 Spark 中创建一个 HiveContext：

val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Spark-Hive-HBase Integration")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val hiveContext = new HiveContext(sparkContext)

2. 使用 HiveContext 读取 Hive 中的 user 表的数据：

val userData = hiveContext.sql("SELECT * FROM user")

3. 使用 HBase API 读取 HBase 中的 user1 表的数据：

val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
val hbaseConnection = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConf)
val hbaseTable = hbaseConnection.getTable(TableName.valueOf("user1"))
val hbaseScanner = hbaseTable.getScanner(new Scan())
val hbaseData = hbaseScanner.iterator().asScala.map(result => {
  // 在这里将 HBase 表中的数据转换为 SparkSQL 中的 Row 格式
})

4. 将 SparkSQL 和 HBase 中的数据进行合并：

val mergedData = userData.unionAll(hbaseData)

5. 将合并后的数据写入到 DWD 层的 table1 表中：

mergedData.write.mode(SaveMode.Append).insertInto("dwd.table1")

完整代码示例：

import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, TableName}
import org.apache.hadoop.hbase.client.{ConnectionFactory, Scan}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.{Row, SaveMode}

import scala.collection.JavaConverters._

object SparkHiveHBaseIntegration {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Spark-Hive-HBase Integration")
    val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
    val hiveContext = new HiveContext(sparkContext)

    val userData = hiveContext.sql("SELECT * FROM user")

    val hbaseConf = HBaseConfiguration.create()
    val hbaseConnection = ConnectionFactory.createConnection(hbaseConf)
    val hbaseTable = hbaseConnection.getTable(TableName.valueOf("user1"))
    val hbaseScanner = hbaseTable.getScanner(new Scan())
    val hbaseData = hbaseScanner.iterator().asScala.map(result => {
      // 在这里将 HBase 表中的数据转换为 SparkSQL 中的 Row 格式
    })

    val mergedData = userData.unionAll(hbaseData)

    mergedData.write.mode(SaveMode.Append).insertInto("dwd.table1")
  }
}