Spark SQL是处理结构化的数据

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Spark SQL是处理结构化的数据，可以存储在二维表中，类似数据库中的表一样存储数据

Spark1.x

      val sqlContext = new SparkContext(conf)

      val sqlContext = new SQLContext(sc)

     //将RDD和Schema信息关联到一起，1,RDD和case class 2,RDD和StructType

    //case class Person将RDD中的数据转换成case class 属性相对应的类型，然后设置到case class中

    val rdd:RDD[Person] = ....

    //将RDD转换成DataFrame

    val df = rdd.toDF

    //对df进行操作（1,直接使用DataFrame上的算子DSL。2,写SQL）

   //将df注册成临时表

   df.registerTempTable("t_person")

  //执行SQL

  val result :DataFrame = sqlContext.sql("select * from t_person");

   result.show()

Spark2.x

val spark = SparkSession.builder().appName("a").master("local[*]").getOrCreate()

//创建DF

val df = spark.createDataFrame(RDD[Row], schema)

//DSL 和 SQL

df.createTempView("v_user")

//执行SQL

val result:DataFrame = spark.sql("select * from t_user")

//执行action

result.show()

//

Spark SQL是处理结构化的数据

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原文地址：https://www.cnblogs.com/cindy-zl24/p/11621540.html