从 SQL 查询创建 Spark Dataframe

Question

我确定这是一个简单的SQL上下文问题，但我在 Spark 文档或 Whosebug 中找不到任何答案

我想根据 MySQL

上的 SQL 查询创建一个 Spark Dataframe

例如，我有一个复杂的 MySQL 查询，例如

SELECT a.X,b.Y,c.Z FROM FOO as a JOIN BAR as b ON ... JOIN ZOT as c ON ... WHERE ...

我想要一个包含 X、Y 和 Z 列的数据框

我想出了如何将整个 table 加载到 Spark 中，我可以加载它们，然后在那里进行连接和选择。然而，这是非常低效的。我只想加载由我的 SQL 查询生成的 table。

这是我目前的近似代码，它不起作用。 Mysql-连接器有一个选项"dbtable"，可用于加载整个table。我希望有一些方法可以指定查询

  val df = sqlContext.format("jdbc").
    option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/local_content").
    option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").
    option("useUnicode", "true").
    option("continueBatchOnError","true").
    option("useSSL", "false").
    option("user", "root").
    option("password", "").
    sql(
"""
select dl.DialogLineID, dlwim.Sequence, wi.WordRootID from Dialog as d
join DialogLine as dl on dl.DialogID=d.DialogID
join DialogLineWordInstanceMatch as dlwim o n dlwim.DialogLineID=dl.DialogLineID
join WordInstance as wi on wi.WordInstanceID=dlwim.WordInstanceID
join WordRoot as wr on wr.WordRootID=wi.WordRootID
where d.InSite=1 and dl.Active=1
limit 100
"""
    ).load()

Answer 1

如果您的 table 已经在 SQLContext 中注册，您可以简单地使用 sql 方法。

val resultDF = sqlContext.sql("SELECT a.X,b.Y,c.Z FROM FOO as a JOIN BAR as b ON ... JOIN ZOT as c ON ... WHERE ...")

Answer 2

要将查询的输出保存到新的数据框，只需将结果设置为一个变量即可：

val newDataFrame = spark.sql("SELECT a.X,b.Y,c.Z FROM FOO as a JOIN BAR as b ON ... JOIN ZOT as c ON ... WHERE ...")

现在 newDataFrame 是一个具有所有可用数据框功能的数据框。

Answer 3

TL;DR: 只需在您的数据库中创建一个视图。

详情： 我的 postgres 数据库中有一个 table t_city，我在其上创建了一个视图：

create view v_city_3500 as
    select asciiname, country, population, elevation
    from t_city
    where elevation>3500
    and population>100000

select * from v_city_3500;

 asciiname | country | population | elevation
-----------+---------+------------+-----------
 Potosi    | BO      |     141251 |      3967
 Oruro     | BO      |     208684 |      3936
 La Paz    | BO      |     812799 |      3782
 Lhasa     | CN      |     118721 |      3651
 Puno      | PE      |     116552 |      3825
 Juliaca   | PE      |     245675 |      3834

在火花-shell:

val sx= new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

var props=new java.util.Properties()
props.setProperty("driver", "org.postgresql.Driver" )
val url="jdbc:postgresql://buya/dmn?user=dmn&password=dmn"

val city_df=sx.read.jdbc(url=url,table="t_city",props)
val city_3500_df=sx.read.jdbc(url=url,table="v_city_3500",props)

结果：

city_df.count()
Long = 145725

city_3500_df.count()
Long = 6

Answer 4

我在这里找到这个

dbname 参数可以是用别名括在括号中的任何查询。所以就我而言，我需要这样做：

val query = """
  (select dl.DialogLineID, dlwim.Sequence, wi.WordRootID from Dialog as d
    join DialogLine as dl on dl.DialogID=d.DialogID
    join DialogLineWordInstanceMatch as dlwim on dlwim.DialogLineID=dl.DialogLineID
    join WordInstance as wi on wi.WordInstanceID=dlwim.WordInstanceID
    join WordRoot as wr on wr.WordRootID=wi.WordRootID
    where d.InSite=1 and dl.Active=1
    limit 100) foo
"""

val df = sqlContext.format("jdbc").
  option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/local_content").
  option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").
  option("useUnicode", "true").
  option("continueBatchOnError","true").
  option("useSSL", "false").
  option("user", "root").
  option("password", "").
  option("dbtable",query).
  load()

正如预期的那样，将每个 table 作为自己的 Dataframe 加载并将它们加入 Spark 是非常低效的。

Answer 5

MYSQL read/loading 数据如下

val conf = new SparkConf().setAppName("SparkMe Application").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("ERROR")
    val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
    val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(
      Map("url" -> "jdbc:mysql://<host>:3306/corbonJDBC?user=user&password=password",
        "dbtable" -> "TABLE_NAME")).load()

如下向table写入数据

import java.util.Properties
    val prop = new Properties()
    prop.put("user", "<>")
    prop.put("password", "simple3")
    val dfWriter = jdbcDF.write.mode("append")
    dfWriter.jdbc("jdbc:mysql://<host>:3306/corbonJDBC?user=user&password=password", "tableName", prop)

要从查询创建数据框，请执行如下操作

val finalModelDataDF = {
      val query = "select * from table_name"
      sqlContext.sql(query)
    };

    finalModelDataDF.show()

从 SQL 查询创建 Spark Dataframe

Create Spark Dataframe from SQL Query

mysql

sql

scala

mysql-connector

apache-spark

MYSQL read/loading 数据如下

如下向table写入数据