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一、准备工作

1、准备数据文件

1,郑秀芸,女,20
2,王志峰,男,18
3,陈燕文,女,21
4,郑国栋,男,19
5,肖雨涵,男,20

• 在/home目录里创建student.txt文件

cd /home
vim student.txt

• 将student.txt上传到HDFS的/student/input目录

hdfs dfs -mkdir -p /student/input
hdfs dfs -put student.txt /student/input

2、启动Spark Shell

• 启动Spark Shell，执行命令：spark-shell --master spark://master:7077

二、加载数据为Dataset

1、读文件得数据集

• 调用SparkSession对象的read.textFile()可以读取指定路径中的文件内容，并加载为一个Dataset
• 执行命令：val ds = spark.read.textFile("hdfs://master:9000/student/input/student.txt")
  

三、给数据集添加元数据信息

1、定义学生样例类

• 定义一个样例类Student，用于存放数据描述信息（Schema）
• 执行命令：case class Student(id: Int, name: String, gender: String, age: Int)
  

2、导入隐式转换

• 执行命令：import spark.implicits._ （_表示implicits包里所有的类，类似于Java里的*）
  

3、将数据集转换成学生数据集

• 执行命令:paste进入粘贴模式，然后执行如下命令

val studentDS = ds.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      val id = fields(0).toInt
      val name = fields(1)
      val gender = fields(2)
      val age = fields(3).toInt
      Student(id, name, gender, age)
   }
)

4、对学生数据集进行操作

（1）显示数据集内容

• 执行命令：studentDS.show
  

（2）打印数据集模式

• 执行命令：studentDS.printSchema
  

（3）对数据集进行投影操作

• 显示学生的姓名和年龄字段，执行命令：studentDS.select("name", "age").show
  
• 对应的SQL语句：select name, age from student

（4）对数据集进行过滤操作

• 显示女生记录，执行命令：studentDS.filter("gender == '女'").show
  
• 显示年龄在[19, 20]之间的记录
• 执行命令：val ds1 = studentDS.filter("age >= 19")
  
  
• 两个数据集求交集
  
• 可以有更简单的处理方式，执行命令：studentDS.filter("age >= 19 and age <= 20").show
  

（5）对数据集进行统计操作

• 求20岁以上的女生人数
  
• 分组统计男女生总年龄，执行命令：studentDS.groupBy("gender").sum("age").show
  
• 分组统计男女生平均年龄：执行命令：studentDS.groupBy("gender").sum("age").show
  
• 分组统计男女生最大年龄，执行命令：studentDS.groupBy("gender").max("age").show
  
• 分组统计男女生最小年龄，执行命令：studentDS.groupBy("gender").min("age").show
  

（6）对数据集进行排序操作

• 按年龄升序排列，执行命令：studentDS.sort("age").show()
  
• 按年龄降序排列，执行命令：studentDS.sort(studentDS("age").desc).show
  
• 先按性别升序排列，再按年龄降序排列，执行命令：studentDS.sort(studentDS("gender"), studentDS("age").desc).show()
  
• 对应的SQL语句：select * from student order by gender, age desc;

（7）重命名数据集字段

• 执行命令：studentDS.select(studentDS("id").as("学号"), studentDS("name").as("姓名"), studentDS("gender").as("性别"), studentDS("age").as("年龄")).show
  

四、将数据集转为数据帧

1、将数据集转为数据帧

• 将学生数据集转为学生数据帧，执行命令：val studentDF = studentDS.toDF()
  

2、对学生数据帧进行操作

（1）显示数据帧内容

• 显示学生数据帧内容，执行命令：studentDF.show
  

（2）显示数据帧模式信息

• 打印学生数据帧模式信息，执行命令：studentDF.printSchema
  

（3）对数据帧进行投影操作

• 显示学生数据帧姓名与年龄字段，年龄加1，执行命令：studentDF.select(studentDF("name"), studentDF("age") + 1).show
  

（4）对数据帧进行过滤操作

• 查询年龄在19岁以上的记录，执行命令：studentDF.filter(studentDF("age") > 19).show
  
• 查询20岁以上的女生记录，执行命令：studentDF.filter("age > 20 and gender == '女'").show()
  

（5）对数据帧进行统计操作

• 统计学生数据帧总记录数，执行命令：studentDF.count
  
• 分组统计男女生总年龄，执行命令：studentDF.groupBy("gender").sum("age").show
  
• 分组统计男女生平均年龄，执行命令：studentDF.groupBy("gender").avg("age").show
  
• 分组统计男女生最大年龄，执行命令：studentDF.groupBy("gender").max("age").show
  
• 分组统计男女生最小年龄，执行命令：studentDF.groupBy("gender").min("age").show
  
• 分组统计男女生人数，执行命令：studentDF.groupBy("gender").count.show
  

（6）对数据帧进行排序操作

• 对年龄升序排列，执行命令：studentDF.sort("age").show
  
• 对年龄降序排列，执行命令：studentDF.sort(studentDF("age").desc).show
  
• 先按性别升序，再按年龄降序，- 执行命令：studentDF.sort(studentDF("gender"), studentDF("age").desc).show
  

（7）重命名数据帧字段

• 执行命令：studentDF.select(studentDF("id").as("学号"), studentDF("name").as("姓名"), studentDF("gender").as("性别"), studentDF("age").as("年龄")).show
  

五、基于数据帧进行SQL查询

1、基于数据帧创建临时视图

• 执行命令：studentDF.createOrReplaceTempView("student")
  

2、使用spark对象执行SQL查询

（1）查询全部表记录

• 执行命令：spark.sql("select * from student").show
  

（2）显示数据表结构

• 执行命令：spark.sql("describe student").show
  

（3）对表进行投影操作

• 执行命令：spark.sql("select name, age + 1 from student").show
  

（4）对表进行选择操作

• 查询年龄在19岁以上的记录，执行命令：spark.sql("select * from student where age > 19").show
  
• 查询20岁以上的女生记录，执行命令：spark.sql("select * from student where age > 20 and gender = '女'").show()
  

（5）对表进行统计操作

• 查询学生表总记录数，执行命令：spark.sql("select count(*) count from student").show
  
• 分组统计男女生总年龄，执行命令：spark.sql("select gender, sum(age) from student group by gender").show
  
• 分组统计男女生平均年龄，执行命令：spark.sql("select gender, avg(age) from student group by gender").show
  
• 分组统计男女生最大年龄，执行命令：spark.sql("select gender, max(age) from student group by gender").show

• 分组统计男女生最小年龄，执行命令：spark.sql("select gender, min(age) from student group by gender").show
  
• 分组统计男女生人数，执行命令：spark.sql("select gender, count(*) count from student group by gender").show
  

（6）对表进行排序操作

• 按年龄升序排列，执行命令：spark.sql("select * from student order by age").show
  
• 按年龄降序排列，执行命令：spark.sql("select * from student order by age desc").show
  
• 先按性别升序，再按年龄降序，执行命令：spark.sql("select * from student order by gender asc, age desc").show
  

（7）重命名数据表字段

• 执行命令：spark.sql("select id stu_id, name stu_name, gender stu_gender, age stu_age from student").show()