你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

教程：在 Azure HDInsight 中的 Apache Spark 群集上加载数据并运行查询

项目
07/12/2024

本教程介绍如何从 csv 文件创建数据帧，以及如何针对 Azure HDInsight 中的 Apache Spark 群集运行交互式 Spark SQL 查询。在 Spark 中，数据帧是已组织成命名列的分布式数据集合。数据帧在概念上相当于关系型数据库中的表，或 R/Python 中的数据帧。

在本教程中，你将了解如何执行以下操作：

从 csv 文件创建数据帧
对数据帧运行查询

先决条件

HDInsight 上的 Apache Spark 群集。请参阅创建 Apache Spark 群集。

创建 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是支持各种编程语言的交互式笔记本环境。通过此笔记本可以与数据进行交互、结合代码和 markdown 文本以及执行简单的可视化效果。

通过将 SPARKCLUSTER 替换为 Spark 群集的名称来编辑 URL https://SPARKCLUSTER.azurehdinsight.net/jupyter。然后在 Web 浏览器中输入已编辑的 URL。出现提示时，请输入群集的群集登录凭据。
在 Jupyter 网页中，对于 Spark 2.4 群集，选择“新建”>“PySpark”，以创建笔记本。对于 Spark 3.1 版本，请选择“新建”>“PySpark3”来创建笔记本，因为 Spark 3.1 中不再提供 PySpark 内核。

新笔记本随即创建，并以名称 Untitled(Untitled.ipynb) 打开。

注意

如果使用 PySpark 或 PySpark3 内核创建笔记本，在运行第一个代码单元时，系统会自动创建 spark 会话。不需要显式创建会话。

从 csv 文件创建数据帧

应用程序可以直接从远程存储（例如 Azure 存储或 Azure Data Lake Storage）上的文件或文件夹创建数据帧；从 Hive 表或从 Spark 支持的其他数据源（例如 Azure Cosmos DB、Azure SQL DB、DW 等）创建数据帧。以下屏幕截图显示本教程中所用 HVAC.csv 文件的快照。所有 HDInsight Spark 群集都随附了该 csv 文件。该数据捕获了一些建筑物的温度变化。

交互式 Spark SQL 查询的数据快照。

在 Jupyter Notebook 的空单元格中粘贴以下代码，然后按 Shift+Enter 运行这些代码。这些代码会导入此方案所需的类型：
```
from pyspark.sql import *
from pyspark.sql.types import *
```
在 Jupyter 中运行交互式查询时，Web 浏览器窗口或选项卡标题中会显示“(繁忙)”状态以及笔记本标题。右上角“PySpark”文本的旁边还会出现一个实心圆。作业完成后，实心圆将变成空心圆。
记下返回的会话 ID。在上图中，会话 ID 为 0。若要检索会话详细信息，可以根据需要导航到 https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/livy/sessions/ID/statements，其中的 CLUSTERNAME 是 Spark 群集的名称，ID 是会话 ID 号。

运行以下代码，创建数据帧和临时表 (hvac) 。

# Create a dataframe and table from sample data
csvFile = spark.read.csv('/HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/HVAC.csv', header=True, inferSchema=True)
csvFile.write.saveAsTable("hvac")

对数据帧运行查询

创建表后，可以针对数据运行交互式查询。

在 Notebook 的空单元格中运行以下代码：

%%sql
SELECT buildingID, (targettemp - actualtemp) AS temp_diff, date FROM hvac WHERE date = \"6/1/13\"

以下表格输出随即显示。

交互式 Spark 查询结果的表输出。

也可以在其他视觉效果中查看结果。若要查看相同输出的面积图，请选择“面积” ，然后设置其他值，如下所示。
从笔记本菜单栏中，导航到“文件” >“保存和检查点” 。
如果现在开始下一教程，请使笔记本保持打开状态。否则，请关闭笔记本以释放群集资源：从笔记本菜单栏，导航到“文件” >“关闭并停止” 。

清理资源

有了 HDInsight，便可以将数据和 Jupyter Notebook 存储在 Azure 存储或 Azure Data Lake Store 中，以便在不使用群集时安全地删除它。此外，还需要为 HDInsight 群集付费，即使不用也是如此。由于群集费用数倍于存储空间费用，因此在群集不用时删除群集可以节省费用。如果打算立即开始学习下一教程，可能需要保留该群集。

在 Azure 门户中打开群集，然后选择“删除” 。

删除 HDInsight 群集。

还可以选择资源组名称来打开“资源组”页，然后选择“删除资源组”。通过删除资源组，可以删除 HDInsight Spark 群集和默认存储帐户。

后续步骤

本教程介绍如何从 csv 文件创建数据帧，以及如何针对 Azure HDInsight 中的 Apache Spark 群集运行交互式 Spark SQL 查询。请转到下一篇文章，了解如何将在 Apache Spark 中注册的数据拉取到 Power BI 等 BI 分析工具中。

使用 BI 工具分析数据

通过