sparkSQL1.1入门之八：sparkSQL之综合应用

      Spark之所以万人瞩目，除了内存计算，还有其ALL-IN-ONE的特性，实现了One stack rule them all。下面简单模拟了几个综合应用场景，不仅使用了sparkSQL，还使用了其他Spark组件：
package doc import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Row import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors object SQLMLlib { def main(args: Array[String]) { //屏蔽不必要的日志显示在终端上 Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN) Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF) //设置运行环境 val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SQLMLlib") val sc = new SparkContext(sparkConf) val hiveContext = new HiveContext(sc) //使用sparksql查出每个店的销售数量和金额 hiveContext.sql("use saledata") val sqldata = hiveContext.sql("select a.locationid, sum(b.qty) totalqty,sum(b.amount) totalamount from tblStock a join tblstockdetail b on a.ordernumber=b.ordernumber group by a.locationid") //将查询数据转换成向量 val parsedData = sqldata.map { case Row(_, totalqty, totalamount) => val features = Array[Double](totalqty.toString.toDouble, totalamount.toString.toDouble) Vectors.dense(features) } //对数据集聚类，3个类，20次迭代，形成数据模型 //注意这里没设置partition的数量，会使用MLLib的缺省partition数200 val numClusters = 3 val numIterations = 20 val model = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations) //用模型对读入的数据进行分类，并输出 //由于partition没设置，输出为200个小文件，可以使用bin/hdfs dfs -getmerge 合并下载到本地 val result2 = sqldata.map { case Row(locationid, totalqty, totalamount) => val features = Array[Double](totalqty.toString.toDouble, totalamount.toString.toDouble) val linevectore = Vectors.dense(features) val prediction = model.predict(linevectore) locationid + " " + totalqty + " " + totalamount + " " + prediction }.saveAsTextFile(args(0)) sc.stop() } }编译打包后运行：
运行过程，可以发现聚类过程都是使用200个partition：
 运行完毕，使用getmerge将结果转到本地文件，并查看结果：
最后使用R做示意图，用3种不同的颜色表示不同的类别。
   2：货品调拨       在商业活动中，如何将货品放在最需要的地点是一个永恒的命题。在Spark中，可以通过图计算来解决这样的问题：将销售点做为图的顶点，其属性可以是货品的销量、库存等特征；将调拨因素作为边，如距离、使用时间、调拨费用等。通过货品的轮询、调拨点的轮询来获取货品调拨的信息。下面给出一段使用sparksql和graphX综合使用的代码框架：

package doc

//由于暂时手上缺少数据，本例只给出框架，以后有机会补上
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import org.apache.spark.graphx._
import org.apache.spark.rdd.RDD

object SQLGraphX {
  def main(args: Array[String]) {
    //屏蔽不必要的日志显示在终端上
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
    Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)

    //设置运行环境
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("SQLGraphX")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val hiveContext = new HiveContext(sc)

    //切换到销售数据库
    hiveContext.sql("use saledata")

    //使用sparksql查出店铺的销量和库存，作为图的顶点
    //其中locationid为VertexID，(销量,库存)为VD，一般为(Int,Int)类型
    val vertexdata = hiveContext.sql("select a.locationid, b.saleQty, b.InvQty From a join b on a.col1=b.col2 where conditions")

    //使用sparksql查出店铺之间的距离，也可以是花费时间等和调拨相关的属性，作为图的边
    //distance为ED，可以使用Int、Long、Double等数据类型
    val edgedata = hiveContext.sql("select srcid, distid, distance From distanceInfo")

    //构造vertexRDD和edgeRDD
    val vertexRDD: RDD[(Long, (Int, Int))] = vertexdata.map(...)
    val edgeRDD: RDD[Edge[Int]] = edgedata.map(...)

    //构造图Graph[VD,ED]
    val graph: Graph[(Int, Int), Int] = Graph(vertexRDD, edgeRDD)

    //根据调拨的规则进行图处理
    val initialGraph = graph.mapVertices(...)
    initialGraph.pregel(...)

    //输出

    sc.stop()
  }
}

3：小结       通过上面的代码，可以看出，程序除了最后有磁盘落地外，都是在内存中计算的。避免了多个系统中交互数据的落地过程，提高了效率。这才是spark生态系统真正强大之处：One stack rule them all。另外sparkSQL+sparkStreaming可以架构当前非常热门的Lambda架构体系，为CEP提供解决方案。也正是如此强大，才吸引了广大开源爱好者的目光，促进了spark生态的告诉发展。
最近将在炼数成金开课，本资料为新课素材。本篇近几日再完善一下。