用Spark实现一列数据变成一条数据库记录 (spark 一列变一条数据库)
在现代数据处理过程中，大规模数据的处理已经成为了大数据领域的主要任务之一。Spark是当前比较流行的大数据处理框架之一，可以用于构建分布式数据处理系统，具有可扩展性和性能等优点。在现实生活中，我们经常会遇到需要将一列数据转换成一条数据库记录的情况，这时我们可以使用Spark来实现这个任务。
Spark是一个分布式计算框架，能够对大规模的数据进行分布式处理。它的特点是高效、可扩展、易于使用，并能够处理多种类型的数据。实现将一列数据转换成一条数据记录的过程，也可以称之为“行转列”操作，Spark提供了map、flatMap、reduce等操作，可以轻松地实现这个功能。
在具体实现中，我们可以使用Spark的分布式计算框架来实现将一列数据转换成一条数据库记录。整个过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理：需要对原始数据做一些预处理，比如去除头部和尾部的空格，转换编码格式等。预处理数据可以使后续的处理步骤更加高效和准确。
2. 读取数据：Spark支持从多种数据源中读取数据，包括文本文件、压缩文件、数据库等。在读取数据之前，需要确定数据的文件格式和数据编码格式。
3. 转换数据：接下来，需要对读取到的数据进行转换操作。通常情况下，用逗号或制表符分隔的单行数据中，每个字段都是一组重复数据，包括日期、地点、名称等信息。我们需要将这些信息转换成一条数据库记录。
4. 过滤数据：在数据转换过程中，需要根据实际业务需求过滤不符合条件的数据。比如可以使用map和filter操作，根据指定关键字筛选出需要的数据。
5. 写入数据：将转换后的数据写入数据库中。Spark可以通过JDBC或ODBC驱动来向数据库插入数据。
对于上述几个步骤，我们可以使用如下伪代码来实现将一列数据转换成一条数据库记录：
“`python
# 定义读取数据路径
path = “data.csv”
# 读取数据
data = spark.read.csv(path)
# 预处理数据
data = data.map(lambda line: line.strip().encode(‘utf-8’))
# 转换数据
data = data.flatMap(lambda line: line.split(‘,’))
# 过滤数据
data = data.filter(lambda line: ‘keyword’ in line)
# 写入数据库
data.write.format(“jdbc”) \
.option(“url”, “jdbc:mysql://host:port/database”) \
.option(“driver”, “com.mysql.jdbc.Driver”) \
.option(“dbtable”, “tablename”) \
.option(“user”, “username”) \
.option(“password”, “password”) \
.mode(“append”) \
.save()
“`
在上述伪代码中，我们使用Spark读取了数据文件data.csv，对读取到的数据做了预处理和转换操作，并过滤出符合条件的数据，最后将数据插入到MySQL数据库中。
来说，使用Spark实现将一列数据转换成一条数据库记录功能，需要经过数据预处理、数据读取、数据转换、数据过滤和数据写入等多个步骤。使用Spark的分布式计算框架结合JDBC或ODBC驱动，可以轻松地实现这个功能，并且支持多种数据源和数据格式。
相关问题拓展阅读：
Spark SQL（十）：Hive On Spark
Hive是目前大数据领域，事实上的SQL标准。其底层默认是基于MapReduce实现的，但是由于MapReduce速度实在比较慢，因此这几年，陆续出来了新的SQL查询引擎，包括Spark SQL，Hive On Tez，Hive On Spark等。
Spark SQL与Hive On Spark是不一样的。Spark SQL是Spark自己研发出来的针对各种数据源，包括Hive、ON、Parquet、JDBC、RDD等都可以执行查询的，一套基于Spark计算引擎的查询引擎。因此它是Spark的一个项目，只不过提供了逗闭针对Hive执行查询的工功能而已，适合在一些使用Spark技术栈的大数据应用类系统中使用。
而Hive On Spark，是Hive的一个项目，它是将Spark作为底层的查询引擎（不通过MapReduce作为唯一的查询引擎）。Hive On Spark，只适用于Hive，在可预见的未来，很有可能Hive默认的底层引擎就从MapReduce切换为Spark了；适合于将原有早粗的Hive数据仓库以及数据统计分析替山睁裂换为Spark引擎，作为全公司通用的大数据统计分析引擎。
Hive On Spark做了一些优化：
1、Map Join
Spark SQL默认对join是支持使用broadcast机制将小表广播到各个节点上，以进行join的。但是问题是，这会给Driver和Worker带来很大的内存开销。因为广播的数据要一直保留在Driver内存中。所以目前采取的是，类似乎MapReduce的Distributed Cache机制，即提高HDFS replica factor的复制因子，以让数据在每个计算节点上都有一个备份，从而可以在本地进行数据读取。
2、Cache Table
对于某些需要对一张表执行多次操作的场景，Hive On Spark内部做了优化，即将要多次操作的表cache到内存中，以便于提升性能。但是这里要注意，并不是对所有的情况都会自动进行cache。所以说，Hive On Spark还有很多不完善的地方。
Hive QL语句 =>
语法分析 => AST =>
生成逻辑执行计划 => Operator Tree =>
优化逻辑执行计划 => Optimized Operator Tree =>
生成物理执行计划 => Task Tree =>
优化物理执行计划 => Optimized Task Tree =>
执行优化后的Optimized Task Tree
创建sparksqltable代码
SQLContext具体的执行过程告友如下：
（1）SQL | HQL语句经过SqlParse解析成UnresolvedLogicalPlan。
（2）使用yzer结合数据字典（catalog）进行绑定，生成resolvedLogicalPlan，在这个过程中，Catalog提取出SchemRDD，并注册类似case class的对象，然后把表注册进内存中。
（3）Analyzed Logical Plan经过Catalyst Optimizer优化器优化处理后，生成Optimized Logical Plan，该过程完成以后，以下的部分在Spark core中完成。
（4）Optimized Logical Plan的结果交给SparkPlanner，然后SparkPlanner处理后交给PhysicalPlan，经过该过程后生成Spark Plan。
（5）使用SparkPlan将LogicalPlan转换成PhysicalPlan。
（6）使用prepareForExecution()将PhysicalPlan转换成可执行物理计滚友搜划。
（7）使用execute()执行可执行物理计划。
（8）生成DataFrame。
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在整个运行过程中涉及到多个SparkSQL的组件，如SqlParse、yzer、optimizer、SparkPlan等等
某电商平台，需要对订单数据进行分析，已知订单数据包括两个文件，分别为订单数据orders和订单明细数据order_items，orders记录了用户购买商品的订单ID，订单号，用户ID及下单日期。order_items记录了商品ID，订单ID以及明细ID。它们的结构与关系如下图所示：
orders表：（order_id,order_number,buyer_id,create_dt）
订单大历ID 订单号用户ID 下单日期
-15 04:58:21
-15 04:45:31
-15 03:12:23
-15 02:37:32
-15 02:18:56
-15 01:33:46
-15 01:04:41
-15 01:02:20
-15 00:38:02
-15 00:18:43
order_items表：（item_id,order_id,goods_id ）
明细ID 订单ID 商品ID
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创建orders表和order_items表，并统计该电商网站都有哪些用户购买了什么商品。
操作
在spark-shell下，使用case class方式定义RDD，创建orders表
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
case class Orders(order_id:String,order_number:String,buyer_id:String,create_dt:String)
val dforders = sc.textFile(“/myspark5/orders”).map(_.split(‘\t’)).map(line=>Orders(line(0),line(1),line(2),line(3))).toDF()
dforders.registerTempTable(“orders”)
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验证创建的表是否成功。
sqlContext.sql(“show tables”).map(t=>”tableName is:”+t(0)).collect().foreach(println)
sqlContext.sql(“select order_id,buyer_id from orders”).collect
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在Spark Shell下，使用applyScheme方式定义RDD，创建order_items表。
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.types._
val rddorder_items = sc.textFile(“/myspark5/order_items”)
val roworder_items = rddorder_items.map(_.split(“\t”)).map( p=>Row(p(0),p(1),p(2) ) )
val schemaorder_items = “item_id order_id goods_id”
val schema = StructType(schemaorder_items.split(” “).map(fieldName=>StructField(fieldName,StringType,true)) )
val dforder_items = sqlContext.applySchema(roworder_items, schema)
dforder_items.registerTempTable(“order_items”)
登录后复制
验证创建表是否成功
sqlContext.sql(“show tables”).map(t=>”tableName is:”+t(0)).collect().foreach(println)
sqlContext.sql(“select order_id,goods_id from order_items “).collect
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将order表及order_items表进行join操作，统计该电商网站，都有哪些用户购买了什么商品
sqlContext.sql(“select orders.buyer_id, order_items.goods_id from order_items join orders on order_items.order_id=orders.order_id “).collect
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Spark SQL
spark-sql
创建表orders及表order_items。
create table orders (order_id string,order_number string,buyer_id string,create_dt string)
row format delimited fields terminated by ‘\t’ stored as textfile;
create table order_items(item_id string,order_id string,goods_id string)
row format delimited fields terminated by ‘\t’ stored as textfile;
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查看已创建的表。
show tables;
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表名后的false意思是该表不是临时表。
将HDFS中/myspark5下的orders表和order_items表中数据加载进刚创建的两个表中。
load data inpath ‘/myspark5/orders’ into table orders;
load data inpath ‘/myspark5/order_items’ into table order_items;
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14.验证数据是否加载成功。
select * from orders;
select * from order_items;
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15.处理文件，将order表及order_items表进行join操作，统计该电商网站，都有哪些用户购买了什么商品。
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