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前言

配置的虚拟机为Centos6.7系统，hadoop版本为2.6.0版本，先前已经完成搭建CentOS部署Hbase、CentOS6.7搭建Zookeeper和编写MapReduce前置插件Hadoop-Eclipse-Plugin 安装。在此基础上完成了Hive详解以及CentOS下部署Hive和Mysql和Spark框架在CentOS下部署搭建。Spark的组件Spark SQL的部署：Spark SQL CLI部署CentOS分布式集群Hadoop上方法。

配置JDK1.8、Scala11.12

本文将介绍DataFrame基础操作以及实例运用

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一、DataFrame

Spark SQL提供了一个名为DataFrame的抽象编程模型，是由SchemaRDD发展而来。不同于SchemaRDD直接继承RDD，DataFrame自己实现了RDD的绝大多数功能。可以把Spark SQL DataFrame理解为一个分布式的Row对象的数据集合。

Spark SQL已经集成在spark-shell中，因此只要启动spark-shell就可以使用Spark SQL的Shell交互接口。如果在spark-shell中执行SQL语句，需要使用SQLContext对象来调用sql（）方法。Spark SQL对数据的查询分成了两个分支：SQLContext和HiveContext，其中HiveContext继承了SQLContext，因此HiveContext除了拥有SQLContext的特性之外还拥有自身的特性。

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二、创建DataFrame对象

DataFrame可以通过结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库、Spark计算过程中生成的RDD进行创建。不同的数据源转换成DataFrame的方式也不同。

创建sqlContext对象：

val sqlContext=new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

通过这种方式创建的SQLContext只能执行SQL语句，不能执行HQL的语句。

创建HiveContext对象：

?val hiveContext=new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)

HiveContext不仅支持HiveQL语法解析器，同时也支持SQL语法解析器。

1.结构化数据文件创建DataFrane

一般情况下，把结构化数据文件存储在HDFS。Spark SQL最常见的结构化数据文件格式是Parquet文件或JSON文件。Spark SQL可以通过load（）方法将HDFS上的格式化文件转换为DataFrame，load默认导入的文件格式是Parquet。

JSON文件转换DataFrame有两种方法，一种使用format（）方法：

val dfPeople=sqlContext.read.format（“json”）.load（“/user/SparkSql/”test2.json"）

也可以直接用json（）方法：

2.外部数据库创建DataFrame

SparkSQL还可以从外部数据库中创建DataFrame，使用这种方式创建DataFrame需要通过JDBC连接或者ODBC连接的方式访问数据库。

这个应该是常用方法通过数据库导入，本人虚拟机MYsql并没有导入文件这里不作演示，代码：

val jdbcDF=sqlContext.read.format("jdbc").options(

|Map("url"->url,

|"user"->"root",

|"passwword"->"root",

|"dbtable"->"people")).load()

3.RDD创建DataFrame

RDD数据转为DataFrame有两种方式：

第一种方式利用反射机制推断RDD模式，需要定义一个case class类:

第二种方式是当无法提前定义case class时，可以采用编程指定Schema的方式将RDD转换成DataFrame。通过编程指定Schame需要3步：

（1）从原来的RDD创建一个元组或列表的RDD。

（2）用StructType创建一个和步骤（1）在创建的RDD中元组或列表的结构相匹配的Schema。

（3）通过SQLContext提供的createDataFrame方法将Schema应用到RDD上。

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4.Hive中的表创建DataFrame

从Hive表中的表创建DataFrame，可以声明一个HiveContext对象：