SparkSQL快速入门教程(2)-木庄网络博客

下面展示读取txt文件的例子，首先创建一个user.txt

a 23
b 24
c 25
d 26

现在我要将上面的这几行变成DataFrame，第一列表示姓名，第二列表示年龄，于是就可以像下面这样操作：

public class SqlTest2 {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .appName("sql")
                .master("local")
                .getOrCreate();
        SparkContext sparkContext = sparkSession.sparkContext();
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkContext);
        JavaRDD<String> lines = sc.textFile("data/user.txt");
        //将String类型转化为Row类型
        JavaRDD<Row> rowJavaRDD = lines.map(new Function<String, Row>() {
            @Override
            public Row call(String v1) throws Exception {
                String[] split = v1.split(" ");
                return RowFactory.create(
                        split[0],
                        Integer.valueOf(split[1])
                );
            }
        });
        //定义schema
        List<StructField> structFields = Arrays.asList(
                DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true),
                DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true)
        );
        StructType structType = DataTypes.createStructType(structFields);
        //生成dataFrame
        Dataset<Row> dataFrame = sparkSession.createDataFrame(rowJavaRDD, structType);
        dataFrame.show();
    }
}

（四）通过JDBC创建DataFrame

通过JDBC可直接将对应数据库中的表放入Spark中进行一些处理，下面通过MySQL进行展示。
使用MySQL需要在依赖中引入MySQL的引擎：

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>5.1.46</version>
</dependency>

接着通过类似JDBC的方式读取MySQL数据：

public class SqlTest3 {
    public static void main(String[] args) {
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .appName("sql")
                .master("local")
                .getOrCreate();
        Map<String,String> options = new HashMap<>();
        options.put("url","jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/books");
        options.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver");
        options.put("user","root");
        options.put("password","123456");
        options.put("dbtable","book");
        Dataset<Row> jdbc = sparkSession.read().format("jdbc").options(options).load();
        jdbc.show();
        sparkSession.close();
    }
}

读取到的数据是DataFrame，接下来的操作就是对DataFrame的操作了。