高级选择 II：SQL

如前所述，当您使用 dplyr 接口时，sparklyr 会先将您的代码转换为 SQL，再传递给 Spark。大多数情况下，这正是您需要的。不过，您也可以直接编写原生 SQL 来完成相同的任务。多数时候这并不明智，因为代码更难编写，也更难调试。然而，如果您希望代码具有可移植性——也就是说，能在 R 之外复用——这可能会很有用。例如，一个常见流程是先用 sparklyr 试验数据处理，然后在生产环境切换为原生 SQL。若从一开始就写原生 SQL，迁移到生产时就能直接复制粘贴查询。

SQL 查询以字符串形式书写，并传递给 DBI 包中的 dbGetQuery()。基本模式如下所示。

query <- "SELECT col1, col2 FROM some_data WHERE some_condition"
a_data.frame <- dbGetQuery(spark_conn, query)

请注意，与您之前编写的 dplyr 代码不同，dbGetQuery() 会立即执行查询并将结果返回到 R。若您希望延迟返回数据，可以使用 dbSendQuery() 执行查询，再用 dbFetch() 取回结果。那属于更高级的用法，此处不展开。另外需要注意，DBI 函数返回的是 data.frame，而不是 tibble，因为 DBI 是一个更底层的包。

如果您想进一步学习如何编写 SQL 代码，建议学习 Introduction to SQL 课程。

本练习是课程的一部分

R 中使用 sparklyr 的 Spark 入门

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练习说明

系统已为您创建 Spark 连接 spark_conn。一个附着在 Spark 中曲目元数据上的 tibble 已预定义为 track_metadata_tbl，并可在 SQL 查询中通过 track_metadata 访问。

完成查询：从 track_metadata Spark 数据框中选择所有列，条件为 year 小于 1935 且 duration 大于 300 秒。
调用 dbGetQuery() 执行查询，将结果赋给 results，然后查看输出。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Write SQL query
query <- "SELECT ___ FROM ___ WHERE ___ AND ___"

# Run the query
(results <- ___(___, ___))

编辑并运行代码