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第二章Scala基础
一.Scala常用数据类型
二.定义与使用数组
数组是Scala中常用的一种数据结构，数组是一种存储了相同类型元素的固定大小的顺序集合，
Scala定义一个数组的语法格式如下：
# 第1种方式
var arr: Array[String] = new Array[String](num)
# 第2种方式
var arr:Array[String] = Array(元素1,元素2,…)
三.定义与使用函数
函数是Scala的重要组成部分，Scala作为支持函数式编程的语言，可以将函数作为对象.
定义函数的语法格式如下：
# def functionName(参数列表):[return type]={}
Scala提供了多种不同的函数调用方式，以下是调用函数的标准格式。
# functionName(参数列表)
如果函数定义在一个类中，那么可以通过“类名.方法名(参数列表)”的方式调用
四.定义与使用列表
列表操作常用方法
Scala中常用的查看列表元素的方法有head、init、last、tail和take()。
1.head：查看列表的第一个元素。
2.tail：查看第一个元素之后的其余元素。
3.last：查看列表的最后一个元素。
4.Init：查看除最后一个元素外的所有元素。
5.take()：查看列表前n个元素。
五.定义与使用集合
Scala Set(集合)是没有重复的对象集合，所有的元素都是唯一的
集合操作常用方法
Scala合并两个列表时使用的是:::()或concat()方法，而合并两个集合使用的是++()方法。
六.定义与使用映射
1. 映射（ Map ） 是一种可迭代的键值对结构 。
2. 所有的值都可以通过键来获取 ，并且映射中的键都是唯一的 。
3. 集合操作常用方法同样也适合映射。
4. 另外映射还可以通过 keys 方法获取所有的键，通过 values 方法获取所有值，也可以通过 isEmpty 方法判断映射的数据是否为空
七.定义与使用元组
1.元组（Tuple）是一种类似于列表的结构，但与列表不同的是，元组可以包含不同类型的元素。
2.元组的值是通过将单个的值包含在圆括号中构成的
3.目前，Scala支持的元组最大长度为22，即Scala元组最多只能包含22个元素
4.访问元组元素可以通过“元组名称._元素索引”进行，索引从1开始
第三章Spark编程基础
一.从内存中读取创建RDD
1.parallelize()
parallelizeO方法有两个输人参数，说明如下:
（1）要转化的集合：必须是 Seq集合。Seq 表示序列，指的是一类具有一定长度的、可迭代访问的对象，其中每个数据元素均带有一个从0开始的、固定的索引。
（2）分区数。若不设分区数，则RDD 的分区数默认为该程序分配到的资源的 CPU核心数。
通过 parallelizeO方法用一个数组的数据创建RDD，并设置分区数为4，如代码3-1所示，创建后查看该 RDD 的分区数，结果如图所示。
2.makeRDD()
makeRDD0方法有两种使用方式，第一种使用方式与 parallelize0方法一致；第二种方式是通过接收一个 Seq［（T,Seq［String］）］参数类型创建 RDD。第二种方式生成的RDD中保存的是T的值，Seq［String］部分的数据会按照 Seqf（T,Seq［String］）的顺序存放到各个分区中，一个 Seq［Stringl对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations0方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。调用 makeRDD0时不可以直接指定 RDD 的分区个数，分区的个数与 Seq［String］参数的个数是保持一致的。
使用 makeRDD0方法创建 RDD，并根据位置信息查看每一个分区的值，结果如图所示。
二.从外部存储系统中读取数据创建RDD
1.从外部存储系统中读取数据创建RDD是指直接读取存放在文件系统中的数据文件创建RDD。从内存中读取数据创建 RDD 的方法常用于测试，从外部存储系统中读取数据创建 RDD 才是用于实践操作的常用方法。
2.从外部存储系统中读取数据创建 RDD 的方法可以有很多种数据来源，可通过SparkContext对象的 textFile0方法读取数据集。textFileO方法支持多种类型的数据集，如目录、文本文件、压缩文件和通配符匹配的文件等，并且允许设定分区个数，分别读取 HDFS文件和Linux本地文件的数据并创建 RDD，具体操作如下。
（1）通过HDFS文件创建 RDD
这种方式较为简单和常用，直接通过 textFile（）方法读取 HDFS文件的位置即可。
在HDFS 的/user/toot 目录下有一个文件test.txt，读取该文件创建一个 RDD，代码如下
val test = sc. textile ("/user/root/test.txt")
（2）通过 Linux 本地文件创建 RDD
本地文件的读取也是通过 sc.textFile（"路径"）的方法实现的，在路径前面加上“file://”表示从Linux 本地文件系统读取。在 IntelliJIDEA 开发环境中可以直接读取本地文件；但在 spark-shell 中，要求在所有节点的相同位置保存该文件才可以读取它，例如，在Linux的/opt 目录下创建一个文件 test.txt，任意输入4行数据并保存，将 test.txt 文件远程传输至所有节点的/opt 目录下，才可以读取文件 test.txt。读取 test.txt 文件，并且统计文件的数据行数，代码如下
三.RDD方法归纳
1.使用map()方法转换数据
map（）方法是一种基础的RDD转换操作，可以对 RDD 中的每一个数据元素通过某种函数进行转换并返回新的RDD。mapO方法是懒操作，不会立即进行计算。
转换操作是创建RDD的第二种方法，通过转换已有RDD生成新的RDD。因为RDD是一个不可变的集合，所以如果对 RDD 数据进行了某种转换，那么会生成一个新的 RDD。
例如，通过一个存放了5个 Int类型的数据元素的列表创建一个 RDD，可通过 map0方法对每一个元素进行平方运算，结果会生成一个新的RDD，代码如下：
2.使用 sortBy（）方法进行排序
sortBy0方法用于对标准RDD 进行排序，有3个可输人参数，说明如下。
（1）第1个参数是一个函数f:（T）=>K，左边是要被排序对象中的每一个元素，右边返回的值是元素中要进行排序的值。
（2）第2个参数是 ascending，决定排序后 RDD 中的元素是升序的还是降序的，默认是 true，即升序排序，如果需要降序排序则需要将参数的值设置为 false。
（3）第3个参数是numPartitions，决定排序后的RDD 的分区个数，默认排序后的分区个数和排序之前的分区个数相等，即 this.partitions.size。
第一个参数是必须输人的，而后面的两个参数可以不输人。例如，通过一个存放了 3个二元组的列表创建一个 RDD，对元组的第二个值进行降序排序，分区个数设置为1，代码如下
3.使用collect（）方法查询数据
collectO方法是一种行动操作，可以将 RDD 中所有元素转换成数组并返回到 Driver 端，适用于返回处理后的少量数据。因为需要从集群各个节点收集数据到本地，经过网络传输，并且加载到 Driver 内存中，所以如果数据量比较大，会给网络传输造成很大的压力。因此，数据量较大时，尽量不使用collectO方法，否则可能导致Driver 端出现内存溢出间题。collectO方法有以下两种操作方式。
（1） collect：直接调用 collect 返回该 RDD 中的所有元素，返回类型是一个 Array［T数组，这是较为常用的一种方式。
（2）collect[U: ClassTag](f: PartialFunction[T, U])：RDD[U]。这种方式需要提供一个标准的偏函数，将元素保存至一个RDD中。首先定义一个函数one，用于将collect方法得到的数组中数值为1的值替换为“one”，将其他值替换为“other”。
4.使用flatMap（）方法转换数据
flatMap()方法将函数参数应用于RDD之中的每一个元素，将返回的迭代器（如数组、列表等）中的所有元素构成新的RDD。
使用flatMap()方法时先进行map（映射）再进行flat（扁平化）操作，数据会先经过跟map一样的操作，为每一条输入返回一个迭代器（可迭代的数据类型），然后将所得到的不同级别的迭代器中的元素全部当成同级别的元素，返回一个元素级别全部相同的RDD。这个转换操作通常用来切分单词。
例如，分别用 maPO方法和 AatapO方法分制字符串。用 mapO方法分削后，每个元素对应返回一个迷代器，即数组。fatNapO方法在进行同 mapO方法一样的操作后，将3个选代器的元素扁平化（压成同一级别），保存在新 RDD 中，代码如下
5.使用take()方法查询某几个值
take(N)方法用于获取RDD的前N个元素，返回数据为数组。take()与collect()方法的原理相似，collect()方法用于获取全部数据，take()方法获取指定个数的数据。获取RDD的前5个元素，代码如下。
6.使用union()方法合并多个RDD
union()方法是一种转换操作，用于将两个RDD合并成一个，不进行去重操作，而且两个RDD中每个元素中的值的个数、数据类型需要保持一致。代码如下
7.使用filter()方法进行过滤
filter()方法是一种转换操作，用于过滤RDD中的元素。
filter()方法需要一个参数，这个参数是一个用于过滤的函数，该函数的返回值为Boolean类型。
filter()方法将返回值为true的元素保留，将返回值为false的元素过滤掉，最后返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。
创建一个RDD，并且过滤掉每个元组第二个值小于等于1的元素。代码如下
8.使用distinct()方法进行去重
distinct()方法是一种转换操作，用于RDD的数据去重，去除两个完全相同的元素，没有参数。创建一个带有重复数据的RDD，并使用distinct()方法去重。代码如下
三.使用简单的集合操作
(1)intersection()方法
intersection()方法用于求出两个RDD的共同元素，即找出两个RDD的交集，参数是另一个RDD，先后顺序与结果无关。创建两个RDD，其中有相同的元素，通过intersection()方法求出两个RDD的交集
(2)subtract()方法
subtract()方法用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除，可以认为是求补集的操作，返回值为前一个RDD去除与后一个RDD相同元素后的剩余值所组成的新的RDD。两个RDD的顺序会影响结果。创建两个RDD，分别为rdd1和rdd2，包含相同元素和不同元素，通过subtract()方法求rdd1和rdd2彼此的补集。
(3)cartesian()方法
cartesian()方法可将两个集合的元素两两组合成一组，即求笛卡儿积。创建两个RDD，分别有4个元素，通过cartesian()方法求两个RDD的笛卡儿积。
任务实现
第四章Spark SQL
一.Spark SQL的简介
Spark SQL主要提供了以下三个功能：
1.Spark SQL可从各种结构化数据源中读取数据，进行数据分析。
2.Spark SQL包含行业标准的JDBC和ODBC连接方式，因此它不局限于在Spark程序内使用SQL语句进行查询。
3.Spark SQL可以无缝地将SQL查询与Spark程序进行结合，它能够将结构化数据作为Spark中的分布式数据集（RDD）进行查询。
二.DataFrame概述
1.DataFrame简介
2.DataFrame的创建
我们通过Spark读取数据源的方式进行创建DataFrame
3.RDD直接转换为DataFrame
在Scala语言中使用Spark SQL进行操作时，通常会用到DataFrame API。以下是一个简单的例子，展示如何使用Scala语言结合Spark SQL创建DataFrame并执行SQL查询：
首先，确保你已经有了一个SparkSession实例，这是与Spark交互的主要入口点。
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types._
// 初始化SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Spark SQL example")
.getOrCreate()
import spark.implicits._然后，定义一个schema来描述你的数据。例如，如果你有一个包含姓名、年龄和薪资的表，你可以这样定义schema:
val schema = StructType(Array(
StructField("name", StringType),
StructField("age", IntegerType),
StructField("salary", DoubleType)
))接下来，创建一个DataFrame。你可以手动创建Row实例，也可以从CSV文件或其他数据源加载数据：
// 手动创建Row实例
val rows = Array(
Row("Alice", 30, 80000.0),
Row("Bob", 25, 70000.0),
Row("Charlie", 35, 95000.0)
)
// 创建DataFrame
val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(rows), schema)
现在你可以使用SQL来查询DataFrame了：
// 注册DataFrame为临时视图
df.createOrReplaceTempView("employees")
// 执行SQL查询
val results = spark.sql("SELECT * FROM employees WHERE age > 30")
// 显示查询结果
results.show()
//最后，不要忘记在结束时停止SparkSession：
spark.stop()