我们还在Apache Spark 2.0中直接执行SQL语句。SparkSession的SQL方法返回一个DataFrame。此外，DataFrame的selectExp方法也允许我们为单列指定SQL表达式，如下所示。为了能够引用SQL表达式中的DataFrame，首先有必要将DataFrame注册为临时表，在Spark 2中称为临时视图（temporary view，简称为tempview）。DataFrame为我们提供了以下两种方法：

createTempView创建一个新视图，如果具有该名称的视图已存在，则抛出一个异常；

createOrReplaceTempView创建一个用来替换的临时视图。

　　两种方法都将视图名称作为唯一参数。

　　注册表后，可以使用SparkSession的SQL方法来执行SQL语句：

　　返回具有以下内容的DataFrame：

　　

　　SparkSession类的catalog字段是Catalog类的一个对象，具有多种处理会话注册表和视图的方法。例如，Catalog的ListTables方法返回一个包含所有已注册表信息的Dataset：

　　

　　会返回一个包含有关注册表“tableName”中列信息的Dataset，例如：

　　此外，可以使用DataSet的SelectExpr方法执行某些产生单列的SQL表达式，例如：

　　这两者都产生DataFrame对象。

　　?第一步结束语

　　我们希望让读者相信，Apache Spark 2.0的统一性能够为熟悉SQL的分析师们提供Spark的学习曲线。下一部分将进一步介绍类型化Dataset API的使用、用户定义的函数以及Datasets间的连接。此外，我们将讨论新Dataset API的使用缺陷。

　　Spark 2.0中使用DataFrames和SQL的第二步

　　本文第一部分使用了无类型的DataFrame API，其中每行都表示一个Row对象。在下面的内容中，我们将使用更新的DatasetAPI。Dataset是在Apache Spark 1.6中引入的，并已在Spark 2.0中使用DataFrames进行了统一，我们现在有了type DataFrame = Dataset [Row]，其中方括号（[和] Scala中的泛型类型，因此类似于Java的<和>）。因此，上面讨论的所有诸如select、filter、groupBy、agg、orderBy、limit等方法都以相同的方式使用。

　　?Datasets：返回类型信息

　　Spark 2.0以前的DataFrame API本质上是一个无类型的API，这也就意味着在编译期间很可能会因为某些编译器错误，导致无法访问类型信息。

　　和之前一样，我们将在示例中使用Scala，因为我相信Scala最为简洁。可能涉及的例子：spark将表示SparkSession对象，代表我们的Spark集群。

　　?例子：分析Apache访问日志

　　我们将使用Apache访问日志格式数据。先一起回顾Apache日志中的典型行，如下所示：

　　此行包含以下部分：

1. 127.0.0.1是向服务器发出请求的客户端（远程主机）IP地址（或主机名，如果可用）；

2. 输出中的第一个-表示所请求的信息（来自远程机器的用户身份）不可用；

3. 输出中的第二个-表示所请求的信息（来自本地登录的用户身份）不可用；

4. [01 / Aug / 1995：00：00：01 -0400]表示服务器完成处理请求的时间，格式为：[日/月/年：小时：分：秒 时区]，有三个部件：”GET /images/launch-logo.gif HTTP / 1.0”；

5. 请求方法（例如，GET，POST等）；

6. 端点（统一资源标识符）；

7. 和客户端协议版本（’HTTP / 1.0’）。

　　1.200这是服务器返回客户端的状态代码。这些信息非常有价值：成功回复（从2开始的代码），重定向（从3开始的代码），客户端导致的错误（以4开头的代码），服务器错误（代码从5开始）。最后一个条目表示返回给客户端的对象大小。如果没有返回任何内容则是-或0。

　　首要任务是创建适当的类型来保存日志行信息，因此我们使用Scala的case类，具体如下：

　　

　　默认情况下，case类对象不可变。通过它们的值来比较相等性，而不是通过比较对象引用。

　　为日志条目定义了合适的数据结构后，现在需要将表示日志条目的String转换为ApacheLog对象。我们将使用正则表达式来达到这一点，参考如下：

　　可以看到正则表达式包含9个捕获组，用于表示ApacheLog类的字段。

　　使用正则表达式解析访问日志时，会面临以下问题：

一些日志行的内容大小以-表示，我们想将它转换为0；

一些日志行不符合所选正则表达式给出的格式。

　　为了克服第二个问题，我们使用Scala的“Option”类型来丢弃不对的格式并进行确认。Option也是一个泛型类型，类型Option[ApacheLog]的对象可以有以下形式：

None，表示不存在一个值（在其他语言中，可能使用null）；

Some(log)for a ApacheLog-objectlog。

　　以下为一行函数解析，并为不可解析的日志条目返回None：

　　

　　最好的方法是修改正则表达式以捕获所有日志条目，但Option是处理一般错误或不可解析条目的常用技术。

　　综合起来，现在来剖析一个真正的数据集。我们将使用著名的NASA Apache访问日志数据集，它可以在ftp://ita.ee.lbl.gov/traces/NASA_access_log_Jul95.gz下载。

　　下载和解压缩文件后，首先将其打开为String的Dataset，然后使用正则表达式解析：

　　用spark.read.text方法打开文本文件并返回一个DataFrame，是textfile的行。使用Dataset的as方法将其转换为包含Strings的Dataset对象（而不是Rows包含字符串），并导入spark.implicits._以允许创建一个包含字符串或其他原始类型的Dataset。

　　现在可以解析数据集：

　　flatMap将parse_logline函数应用于rawData的每一行，并将Some(ApacheLog)形式的所有结果收集到apacheLogs中，同时丢弃所有不可解析的日志行（所有结果的形式None）。

　　我们现在可以对“数据集”执行分析，就像在“DataFrame”上一样。Dataset中的列名称只是ApacheLog case类的字段名称。

　　例如，以下代码打印生成最多404个响应的10个端点：

　　

　　如前所述，可以将Dataset注册为临时视图，然后使用SQL执行查询：

　　

　　上面的SQL查询具有与上面的Scala代码相同的结果。

　　用户定义的函数（user defined function, UDF）

　　在Spark SQL中，我们可以使用范围广泛的函数，包括处理日期、基本统计和其他数学函数的函数。Spark在函数中的构建是在org.apache.spark.sql.functions对象中定义的。

　　作为示例，我们使用以下函数提取主机名的顶级域：

　　如果想在SQL查询中使用这个函数，首先需要注册。这是通过SparkSession的udf对象实现的：

　　函数名后的最后一个下划线将extractTLD转换为部分应用函数（partially applied function)，这是必要的，如果省略它会导致错误。register方法返回一个UserDefinedFunction对象，可以应用于列表达式。

　　一旦注册，我们可以在SQL查询中使用extractTLD：

　　要获得注册的用户定义函数概述，可以使用spark.catalog对象的listFunctions方法，该对象返回SparkSession定义的所有函数DataFrame：

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