【问题标题】：SparkSQL - Read parquet file directlySparkSQL - 直接读取镶木地板文件
【发布时间】：2017-05-06 08:37:44
【问题描述】：

我正在从 Impala 迁移到 SparkSQL，使用以下代码读取表：

my_data = sqlContext.read.parquet('hdfs://my_hdfs_path/my_db.db/my_table')

我如何调用上面的 SparkSQL，所以它可以返回如下内容：

'select col_A, col_B from my_table'

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark hive apache-spark-sql hdfs

【解决方案1】：

从 parquet 文件创建 Dataframe 后，您必须将其注册为临时表才能在其上运行 sql queries。

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

val df = sqlContext.read.parquet("src/main/resources/peopleTwo.parquet")

df.printSchema

// after registering as a table you will be able to run sql queries
df.registerTempTable("people")

sqlContext.sql("select * from people").collect.foreach(println)

【讨论】：

收集是否必要（或一个好主意）？因为如果数据很大，我们不想把所有的东西都收集给驱动？
它只是一个如何使用 sql 的示例。这取决于你想如何使用它。您也可以更改查询或执行 .take() 以获取驱动程序所需的数据
顺便说一句Symbol SQLContext is deprecated. Use SparkSession.builder instead

【解决方案2】：

使用纯 SQL

可以查询 JSON、ORC、Parquet 和 CSV 文件无需在 Spark DataFrame 上创建表。

//This Spark 2.x code you can do the same on sqlContext as well
val spark: SparkSession = SparkSession.builder.master("set_the_master").getOrCreate

spark.sql("select col_A, col_B from parquet.`hdfs://my_hdfs_path/my_db.db/my_table`")
   .show()

【讨论】：

我确实看到此错误“找不到文件。可能基础文件已更新。您可以通过在 SQL 中运行“REFRESH TABLE tableName”命令或重新创建涉及数据集/数据帧。”我该如何解决这个问题？
没有帮助 spark.sqlContext().setConf("spark.sql.parquet.cacheMetadata", "false");
有效！只需将 hdfs://my_hdfs_path/my_db.db/my_table 替换为您的文件路径即可。 :)
这太棒了，你能指出一些关于这种行为的进一步文档吗？
我是从 github 的 spark 代码库中找到的。不确定它的文档。

【解决方案3】：

假设您在 HDFS 中有 parquet 文件 ventas4：

hdfs://localhost:9000/sistgestion/sql/ventas4

在这种情况下，步骤是：

为 SQL 上下文充电：

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

阅读拼花文件：

val ventas=sqlContext.read.parquet("hdfs://localhost:9000/sistgestion/sql/ventas4")

注册一个临时表：
```
ventas.registerTempTable("ventas")
```

执行查询（在这一行你可以使用toJSON来传递一个JSON格式也可以使用collect()）：

sqlContext.sql("select * from ventas").toJSON.foreach(println(_))

sqlContext.sql("select * from ventas").collect().foreach(println(_))

【讨论】：

【解决方案4】：

在 intellij 中使用以下代码：

def groupPlaylistIds(): Unit ={
    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)

    val spark = SparkSession.builder.appName("FollowCount")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val sc = spark.sqlContext

    val d = sc.read.format("parquet").load("/Users/CCC/Downloads/pq/file1.parquet")
    d.printSchema()

    val d1 = d.select("col1").filter(x => x!='-')
    val d2 = d1.filter(col("col1").startsWith("searchcriteria"));
    d2.groupBy("col1").count().sort(col("count").desc).show(100, false)
  }

【讨论】：

问题是使用SparkSQL。这个答案似乎是结构化的API，而不是与问题一致。另外，我认为 Intellij 或任何 IDE 与此处无关