Spark SQL中的DataFrame的创建

创建 SparkSession 对象可以通过SparkSession.builder().getOrCreate()方法获取,但使用 Spark-Shell编写程序时，Spark-Shell客户端会默认提供了一个名为sc的 SparkContext 对象和一个名为 spark 的 SparkSession对象，因此可以直接使用这两个对象，不需要自行创建。启动 Spark-Shell命令如下所示。

Spark-shell --master local [2]

启动之后如下图：

（1）准备数据：

在HDFS文件系统的/spark目录中创建一个person.txt文件（vi person.txt），内容如下：

1 kuli 30

2 kebi 24

3 zhangmusi 23

4 yaoming 11

5 dulante 35

6 ouwen 2

由于/spark目录已经存在，就不用再创建，只需把person.txt文件上传到/spark。

hadoop fs -put person.txt /spark

由上图可知person.txt文件已经上传成功。

（2）通过文件直接创建DataFrame，代码如下：

val personDF = spark.read.text(“/spark/person.txt”)****

personDF.printSchema()

使用DataFrame的show（）方法查看当前DataFrame的结果数据：personDF.show()

（3）RDD转换DataFrame

调用RDD的toDF（）方法，可以将RDD转换为DataFrame对象，具体代码如下：

val lineRDD = sc.textFile(“/spark/person.txt”).map(_.split(“ ”))****

case class Person(id:Int,name:String,age:Int)

val personRDD = lineRDD.map(x => Person(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))

val personDF = personDF.toDF()

personDF.show

personDF.printSchema

好啦，Spark SQL中的DataFrame这样就做好了，下一篇啊彬会给大家鞋一篇关于Spark SQL中DataFrame的操作。