Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- site:enseignement:master:bdle:supports-cours:spark [15/11/2018 17:20]
amine
+++ site:enseignement:master:bdle:supports-cours:spark [15/11/2018 18:12] (Version actuelle)
amine [Analyser du JSON en Spark SQL]
@@ Ligne 2: / Ligne 2: @@
 ===== Datasets utilisés =====
 ==== TPCH ====
+Désarchiver dans votre espace perso <code bash>/Infos/bd/spark/dataset/tpch/tpch-extrait.tgz</code>
+L'archive contient deux fichiers lineitem.tbl et  part.tbl, chacun ayant pour en-tete le schéma de la table qui porte son nom. Les fichiers sont en csv, voici un extrait de part.tbl
+<code>
+PARTKEY,NAME,MFGR,BRAND,TYPE,SIZE,CONTAINER,RETAILPRICE,COMMENT
+,goldenrod lace spring peru powder,Manufacturer#1,Brand#13,PROMO BURNISHED COPPER,7,JUMBO PKG,901.00,final deposits s
+,blush rosy metallic lemon navajo,Manufacturer#1,Brand#13,LARGE BRUSHED BRASS,1,LG CASE,902.00,final platelets hang f
+</code>
+En étant dans tpch-extrait, créer les données dans hdfs en tapant
+<code bash>
+hadoop fs -mkdir /tpch
+hadoop fs -put lineitem.tbl /tpch
+hadoop fs -put part.tbl /tpch
+</code>
+puis vérifier que les fichiers existent
+<code bash>
+hadoop fs -ls /tpch
+</code>
+Les instructions suivantes sont communes aux deux sous-sections qui suivent et permette de charger les fichiers de l'archive dans des RDD.
+<code scala>
+val tpch="/tpch/"
+val lineitem_t = tpch+"lineitem.tbl"
+val part_t = tpch+"part.tbl"
+</code>
 ===== Spark RDD =====
+Les instructions suivantes correspondent à la version Q17 simplifiée de TPCH suivante (attention, syntaxe incompatible avec certains compilateurs SQL)
+<code sql>
+SELECT sum(l_extendedprice) / 7.0 AS avg_yearly
+FROM (SELECT l_partkey, 0.2* avg(l_quantity) AS t1
+	 FROM lineitem GROUP BY l_partkey) AS inner,
+	(SELECT 		l_partkey,l_quantity,l_extendedprice 		FROM lineitem, part
+	WHERE p_partkey = l_partkey) AS 	outer
+WHERE outer.l_partkey = inner.l_partkey AND outer.l_quantity < inner.t1;
+</code>
+On peut exprimer cette requête en RDD comme suit
+<code scala>
+val lineitem = sc.textFile(lineitem_t).
+		filter(!_.contains("ORDERKEY"))
+		.map(x=>x.split(","))
+		.map(x=>(x(1).toInt,x(4).toInt,x(5).toDouble,x(6).toDouble,x(8),x(9)))
+//schema (PARTKEY, QUANTITY, EXTENDEDPRICE,DISCOUNT,RETURNFLAG,LINESTATUS )
+//count = 6,001,215
+val part = sc.textFile(part_t)
+	.filter(!_.contains("PARTKEY"))
+	.map(x=>x.split(","))
+	.map(x=>(x(0).toInt))
+//schema (PARTKEY)
+//count = 200,000
+def myAvg(tab:Iterable[Int])=tab.reduce(_+_)/tab.size
+val inner = lineitem
+	.map{case(partkey,quantity,_)=>(partkey,quantity)}
+	.groupByKey
+	.mapValues(x=>.2*myAvg(x))
+val outer = lineitem
+		.map{case(partkey,quantity,extended)=>(partkey,(quantity,extended))}
+		.join(part.map(x=>(x,null)))
+		.map{case(partkey,((quantity,extended),_))=>(partkey,(quantity,extended))}
+val query = inner
+		.join(outer)
+		.filter{case(partkey,(t1,(quantity,extended)))=>quantity<t1}
+		.map{case(partkey,(t1,(quantity,extended)))=>extended}
+val res = query.sum/7
+</code>
+Pour afficher le plan d'exécution en mode textuel, taper
+<code scala>print(query.toDebugString)
+</code>
+Pour visualiser le plan d'exécution en version graphique, aller sur [[ http://:4040]] puis sur l'onglet "Stages" (voir la [[https://spark.apache.org/docs/latest/monitoring.html|doc de Spark]] concernant le monitoring )
 ===== Spark SQL =====
+Le but ici est d'exprimer la requête Q17 modifiée en dataset. Pour ce faire, commencer par charger les données tout en inférant les types de chaque attribut.
+<code scala>
+import spark.implicits._
+val lineitem = spark.read.format("csv").option("header",true).option("inferSchema",true).load(lineitem_t).coalesce(6)
+val part = spark.read.format("csv").option("header",true).option("inferSchema",true).load(part_t).coalesce(1)
+</code>
+Les instructions suivantes expriment les sous-expression de la requête
+<code>
+val inner = lineitem.groupBy("PARTKEY").avg("QUANTITY").withColumnRenamed("avg(QUANTITY)","p_quantity")
+val outer = lineitem.join(part, "PARTKEY").select("PARTKEY", "QUANTITY", "EXTENDEDPRICE")
+val q17_simp = inner.join(outer, "PARTKEY").where("p_quantity<QUANTITY").agg(sum($"EXTENDEDPRICE")/7)
+q17_simp.show()
+</code>
+Pour examiner les plans logiques et physique utiliser le explain
+<code scala>
+q17_simp.explain(true)
+</code>
+Il est aussi possible de visualizer le plan physique et les Stages de l'exécution en utilisant l'interface graphique.
+===== Analyser du JSON en Spark SQL =====
+Les extrait du cours sont dans <code bash>/Infos/bd/spark/dataset/json/json_samples.tar</code>
+Chaque fichier de l'archive respecte le format [[http://jsonlines.org|Json lines]] et contient une collection d'objets JSON.
+L'instruction suivant permet de charger une collection depuis //fichier.json// dans un dataset //coll//
+<code scala>val coll = spark.read.json(fichier.json)</code>

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