目录

前言

一、pyspark.sql.SparkSession

二、函数方法

1.parallelize

2.createDataFrame

基础语法

功能

参数说明

返回

data参数代码运用：

schema参数代码运用：

3.getActiveSession

基础语法：

功能：

代码示例

?4.newSession

基础语法：

?功能：

5.range

基础语法：

?功能：

参数说明：

代码示例：

?6.sql

基础语法：

?功能：

参数说明：

代码示例：

7.table

基础语法

功能：

点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢

参阅

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前言

Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块。它提供了一种称为DataFrame的编程抽象，是由SchemaRDD发展而来。不同于SchemaRDD直接继承RDD，DataFrame自己实现了RDD的绝大多数功能。Spark SQL增加了DataFrame（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句，数据既可以来自RDD，也可以是Hive、HDFS、Cassandra等外部数据源，还可以是JSON格式的数据。
Spark SQL目前支持Scala、Java、Python三种语言，支持SQL-92规范。
那么根据上篇文章：

PySpark数据分析基础：PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解

我们知道PySpark可以将DataFrame转换为Spark DataFrame，这为我们python使用Spark SQL提供了实现基础。且在spark3.3.0目录下的pyspark sql可以看到所有函数和类方法：

本篇文章将具体讲述PySpark的SQL核心函数使用方法。

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一、pyspark.sql.SparkSession

基础语法：

class pyspark.sql.SparkSession(sparkContext: pyspark.context.SparkContext, jsparkSession: Optional[py4j.java_gateway.JavaObject] = None, options: Dict[str, Any] = {})

SparkSession是使用Dataset和DataFrame API编程Spark的入口点。
SparkSession可以用于创建DataFrame、将DataFrame注册为表、在表上执行SQL、缓存表和读取parquet文件。要创建SparkSession，需要使用以下生成器模式：

该类可以通过Builder去构建SparkSession：

若对此函数不了解可以去看Spark SQL DataFrame创建一文详解运用与方法和Spark RDD数据操作函数以及转换函数一文详解运用与方法这两篇文章。

使用方法：

spark = SparkSession.builder 
.master("local")  
    .appName("Word Count") 
.config("spark.some.config.option", "some-value") 
.getOrCreate()

对标开发Spark的Scala源码：

//暂时保存  用户的sparkContext spark 内部使用
//例如 SQLContext 中 this(SparkSession.builder().sparkContext(sc).getOrCreate())
//用来创建SQLContext实例
private[spark] def sparkContext(sparkContext: SparkContext): Builder = synchronized {
      userSuppliedContext = Option(sparkContext)
      this
    }
 //设置config到这个类的  options 中去保存，还有各种value其他类型的重载方法
def config(key: String, value: String): Builder = synchronized {
      options += key -> value
      this
    }
 //设置 spark.app.name
def appName(name: String): Builder = config("spark.app.name", name)
//把用户在sparkConf中设置的config 加到 这个类的 options 中去
def config(conf: SparkConf): Builder = synchronized {
      conf.getAll.foreach { case (k, v) => options += k -> v }
      this
    }
//设置  spark.master 可以是 local、lcoal[*]、local[int]
def master(master: String): Builder = config("spark.master", master)

//用来检查是否可以支持连接hive 元数据，支持集成hive
def enableHiveSupport(): Builder = synchronized {
		//hiveClassesArePresent 是SparkSession Object的一个方法，用来判断是否包含
		//hive的一些支持包（org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionStateBuilder，org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf）,
		//通过ClassForName 反射来判定所需的jar是否存在，自已这里的ClassForName 是spark自己封装的，目的在于尽可能使用启动本线程的 类加载器 
		//如果所需的集成hive依赖都在的话，hiveClassesArePresent 会返回true
      if (hiveClassesArePresent) {
      //在此类Builder的属性options中加入 
      //catalog的config （spark.sql.catalogImplementation， hive）
        config(CATALOG_IMPLEMENTATION.key, "hive")
      } else {
        throw new IllegalArgumentException(
          "Unable to instantiate SparkSession with Hive support because " +
            "Hive classes are not found.")
      }
    }
//这个方法用来增加扩展点（injection points｜extension points）到 
//SparkSessionExtensions里面
def withExtensions(f: SparkSessionExtensions => Unit): Builder = synchronized {
      f(extensions)
      this
    }

那么builder()配置有下面几种：

Method

Description

getOrCreate()

获取或创建一个新的SparkSession

enableHiveSupport()

增加Hive支持

appName()

设置application的名字

config()

设置各种配置

master()

加载spark.master设置

那么该函数最直接的使用方法就是创建一个sparkContext：

data = sc.parallelize([1, 2, 3])
data.collect()

[1, 2, 3]

创建转换为RDD。

二、类方法

1.parallelize

该方法为Spark中SparkContext类的原生方法，用于生产一个RDD。

上述已经演示过了。

2.createDataFrame

基础语法

SparkSession.createDataFrame(data,schema=None,samplingRatio=None,verifySchema=True)

功能

从一个RDD、列表或pandas dataframe转换创建为一个Spark DataFrame。

参数说明

• data:接受类型为[pyspark.rdd.RDD[Any], Iterable[Any], PandasDataFrameLike]。任何类型的SQL数据表示（Row、tuple、int、boolean等）、列表或pandas.DataFrame的RDD。
• schema:接受类型为_[pyspark.sql.types.AtomicType, pyspark.sql.types.StructType, str, None]_ a pyspark.sql.types：数据类型、数据类型字符串或列名列表，默认值为无。数据类型字符串格式等于pyspark.sql.types.DataType.simpleString，除了顶级结构类型可以省略struct<>。
  • 当schema是一列列索引名称时，每一列数据类型将会根据数据类型定义。
  • 当schema为None时，它将尝试从数据中推断模式（列名和类型），判断数据为Row、namedtuple或dict。
  • 当schema为pyspark.sql.types.DataType或为数据类型字符串，它必须与真实数据匹配，否则将在运行时引发异常。如果给定的schema不是pyspark.sql.types.StructType，它将被包装成pyspark.sql.types.StructType作为其唯一字段，字段名将为“value”。每个记录也将被包装成一个元组tuple，也可以将其转换为row。
  • 如果不指定schema，则使用samplingRatio来确定用于模式推理的行的比率。如果samplingRatio为None，则使用第一行。
• **samplingRatio:**接受类型:float, optional。用于推断的行的采样率
• verifySchema:根据架构验证每行的数据类型。默认情况下启用。

返回

返回一个pyspark.sql.dataframe.DataFrame。

data参数代码运用：

pd_df=pd.DataFrame(
    {'name':['id1','id2','id3','id4'],
     'old':[21,23,22,35],
     'city':['杭州','北京','南昌','上海']
    },
    index=[1,2,3,4])
spark.createDataFrame(pd_df).collect()

simple=[('杭州','40')]
spark.createDataFrame(simple,['city','temperature']).collect()

simple_dict=[{'name':'id1','old':21}]
spark.createDataFrame(simple_dict).collect()

[Row(name=‘id1’, old=21)]

rdd = sc.parallelize(simple)
spark.createDataFrame(rdd).collect()

[Row(_1=‘杭州’, _2=‘40’)]

schema参数代码运用：

simple=[('杭州',40)]
rdd = sc.parallelize(simple)
spark.createDataFrame(rdd, "city:string,temperatur:int").collect()

[Row(city=‘杭州’, temperatur=40)]

3.getActiveSession

基础语法：

classmethod SparkSession.getActiveSession() 

功能：

返回通过builder生成的当前线程的活动SparkSession

代码示例

s = SparkSession.getActiveSession()
simple=[('杭州',40)]
rdd = s.sparkContext.parallelize(simple)
df = s.createDataFrame(rdd, ['city', 'temperatur'])
df.select("city").collect()

[Row(city=‘杭州’)]

4.newSession

基础语法：

SparkSession.newSession() 

功能：

将新的SparkSession作为新会话返回，该会话具有单独的SQLConf、注册的临时视图和UDF，但共享SparkContext和表缓存。

重新返回一个新的newSparkSession，作表数据对比时可用。

5.range

基础语法：

SparkSession.range(start,end= None, step: int = 1, numPartitions: = None) 

功能：

使用单个pyspark.sql.types.LongType列名为id，包含从开始到结束（独占）范围内的元素，步长值为step。

参数说明：

• start:类型[int]，开始值
• end:类型[int]，结束值
• step:类型[int]，步长
• numPartitions:类型[int]，DataFrame分区数

代码示例：

spark.range(1, 100, 20).collect()

[Row(id=1), Row(id=21), Row(id=41), Row(id=61), Row(id=81)]

如果只指定了一个参数，则将其用作结束值，默认起始值为0。

spark.range(5).collect()

[Row(id=0), Row(id=1), Row(id=2), Row(id=3), Row(id=4)]

6.sql

基础语法：

SparkSession.sql(sqlQuery: str, **kwargs: Any)

功能：

返回表示给定查询结果的DataFrame。当指定kwargs时，此方法使用Python标准格式化程序格式化给定字符串。

参数说明：

• sqlQuery：接受类型[str]，SQL查询字符串。
• kwargs:接受类型[dict]，用户想要设置的、可以在查询中引用的其他变量。

代码示例：

spark.sql("SELECT current_date() FROM range(5)").show()

spark.sql(
    "SELECT * FROM range(10) WHERE id > {bound1} AND id < {bound2}", bound1=7, bound2=9
).show()

mydf = spark.range(10)
spark.sql(
    "SELECT {col} FROM {mydf} WHERE id IN {x}",
    col=mydf.id, mydf=mydf, x=tuple(range(4))).show()

复杂运用：

spark.sql('''
  SELECT m1.a, m2.b
  FROM {table1} m1 INNER JOIN {table2} m2
  ON m1.key = m2.key
  ORDER BY m1.a, m2.b''',
  table1=spark.createDataFrame([(1, "a"), (2, "b")], ["a", "key"]),
  table2=spark.createDataFrame([(3, "a"), (4, "b"), (5, "b")], ["b", "key"])).show()

此外，还可以使用DataFrame中的class:Column进行查询。

mydf = spark.createDataFrame([(1, 4), (2, 4), (3, 6)], ["A", "B"])
spark.sql("SELECT {df.A}, {df[B]} FROM {df}", df=mydf).show()

7.table

基础语法

SparkSession.table(tableName: str) 

功能：

将指定的表作为DataFrame返回。

点关注，防走丢，如有纰漏之处，请留言指教，非常感谢

以上就是本期全部内容。我是 ，有问题大家随时留言讨论 ，我们下期见。

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参阅

Spark-SparkSession.Builder 源码解析

SparkSession的简介和方法详

先自我介绍一下，小编13年上师交大毕业，曾经在小公司待过，去过华为OPPO等大厂，18年进入阿里，直到现在。深知大多数初中级java工程师，想要升技能，往往是需要自己摸索成长或是报班学习，但对于培训机构动则近万元的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效率很低又漫长，而且容易碰到天花板技术停止不前。因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家，初衷也很简单，就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。添加下方名片，即可获取全套学习资料哦