spark-sql是用来处理结构化数据的模块，是入门spark的首要模块。

技术的学习无非就是去了解它的API，但是Spark有点难，因为它的例子和网上能搜到的基本都是Scala写的。我们这里使用Java。

入门例子

数据处理的第一个例子通常都是word count，就是统计一个文件里每个单词出现了几次。我们也来试一下。

> 这个例子网上有很多，即使是通过spark实现的也不少；这里面大部分都是使用Scala写的，我没有试过；少部分是通过Java写的；
Java里面的例子有一些是使用RDD实现的，只有极个别是通过DataSet来做的。但即使这一小撮例子，我也跑不通。

所以我自己来尝试完成这个例子，看到别人用Scala写三五行就完成了，而我尝试了一整天几无进展。在网上东拼西凑熟悉Spark的Java API，终于略有进展。

还是以我们前面的例子来改：

1. String logFile = "words";
2. SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Simple Application").master("local").getOrCreate();
3. Dataset<String> logData = spark.read().textFile(logFile).cache();
4. System.out.println("行数：" + logData.count());

这里我不再使用之前的README文件，自己创建了一个words文件，内容随意写了一堆单词。

执行程序，可以正常打印出来：

接下来我们需要把句子分割成一个个单词合在一起，然后统计每个单词出现的次数。

> 可能有人会说，这个简单，我用Java8的流一下就处理好了：

把行集合通过flatMap处理，每一行通过split(" ")分割成一个独立的单词集合，再把结果通过自身groupBy一下就拿到终止数据结构Map了。

最后把map的key和value的大小拿到就好了。

的确，使用Java就是这样实现。但是Spark提供了一套和Java的流API名字和效果类似的工具，区别是Spark的是分布式API

我们通过Spark的flatMap先来处理一下：

1. Dataset<String> words = logData.flatMap((FlatMapFunction<String, String>) k -> Arrays.asList(k.split("\\s")).iterator(), Encoders.STRING());
2. System.out.println("单词数：" + words.count());
3. words.foreach(k -> {
4. System.out.println("W:" + k);
5. });

不同于Java的流，spark这个flatMap的返回值是可以直接访问结果的：

> 可能有人留意到spark中函数式方法的参数定义和Java差距较大。他们的参数不太一样，还多了个编码器。目前来讲我还不清楚为啥这样定义，不过印象中编码器也是spark3的重要优化内容。

再Java中使用Scala的方法总是有些怪异，Lambda表达式前面总是需要强制类型转换，只是为了指明参数类型，否则需要new一个匿名类。

这个也花了我不少时间，后来找到一个网页 org.apache.spark.sql.Dataset.flatMap java code examples | Tabnine

再往后我迷茫了：

1. KeyValueGroupedDataset<String, String> group = words.groupByKey((Function1<String, String>) k -> k, Encoders.STRING());

这样我已经group好了，但是返回的不是DataSet，我也不知道这个返回有啥用，怎么拿到里面的内容呢？我费了好大劲没搞定。

比如我发现count方法会返回一个DataSet：

看起来正是我想要的，但是当我想把它输出竟然执行报错：

1. count.foreach(t -> {
2.     System.out.println(t);
3. });

别说foreach了，就算想看看里面的数量（就像一开始我们查看了文件有几行那样）都会报错，错误内容一样

1. count.count();

查了很多资料，大意是说spark的计算方法都是分布式的，各个任务之间需要通信，通信时需要序列化来传递信息。所以上面我们能看文件行数因为类型是String，有序列化标志；现在生成的是元组，不能序列化。我尝试了各种方法，甚至自己创建新类模拟了计算过程还是不行

查了好久资料，比如 Job aborted due to stage failure: Task not serializable: | Databricks Spark Knowledge Base (gitbooks.io) 依然没有解决。偶然的机会找到一个令人激动的网站 Spark Groupby Example with DataFrame — SparkByExamples 终于解决了我的问题。

使用DataFrame

DataFrame虽然是spark提供的重要工具，但是再Java上并没有对应的类，只是把DataSet的泛型对象改成Row而已。注意这个Row没有泛型定义，所以里面有哪些列不知道

可以从一开始就把DataSet转成DataFrame:

但是可以看到要从Row里面拿数据比较麻烦。所以目前我只在需要序列化的地方转：