一、DataFrame概述

　　在Spark SQL中，DataFrame就是它的数据抽象，对DataFrame进行转换操作。

　　DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询。

RDD是分布式的Java对象的集合，但是，对象内部结构对于RDD而言却是不可知的；
DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息

　　RDD就像一个空旷的屋子，你要找东西要把这个屋子翻遍才能找到。DataFrame相当于在你的屋子里面打上了货架。那你只要告诉他你是在第几个货架的第几个位置，那不就是二维表吗。那就是我们DataFrame就是在RDD基础上加入了列。实际上我们处理数据就像处理二维表一样。

二、DataFrame的创建

　　从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能

　　SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。SparkSession亦提供了HiveQL以及其他依赖于Hive的功能的支持。

（1）如果是通过交互式shell，执行下面的语句，spark-shell自动创建一个SparkSession对象spark，SparkContext对象sc；

（2）如果是编程中，需要手动创建。（？）

　　在创建DataFrame之前，为了支持RDD转换为DataFrame及后续的SQL操作，需要通过import语句（即import spark.implicits._）导入相应的包，启用隐式转换。

隐式转换介绍：

包括隐式参数、隐式对象、隐式类
scala独有的
当调用对象中不存在的方法，系统会扫描上下文和伴对象看是否有implicit方法，如果有隐式方法则调用隐式方法，隐式方法传入原生对象返回包含扩展方法的对象。
原类型和伴生对象都找不到的隐式值，会找手动导入的implicit Import Spark.implicit._

在创建DataFrame时，可以使用spark.read操作，从不同类型的文件中加载数据创建DataFrame，例如：

spark.read.json("people.json")：读取people.json文件创建DataFrame；在读取本地文件或HDFS文件时，要注意给出正确的文件路径；
spark.read.parquet("people.parquet")：读取people.parquet文件创建DataFrame；
spark.read.csv("people.csv")：读取people.csv文件创建DataFrame。

举例：

三、DataFrame的保存

可以使用spark.write操作，把一个DataFrame保存成不同格式的文件，例如，把一个名称为df的DataFrame保存到不同格式文件中，方法如下：

df.write.json("people.json“)
df.write.parquet("people.parquet“)
df.write.csv("people.csv")

例子：从示例文件people.json中创建一个DataFrame，然后保存成csv格式文件，代码如下：

四、DataFrame的常用操作

五、从RDD转换得到DataFrame

Spark SQL支持两种方式将现有RDD转换为DataFrame。

第一种方法使用反射来推断RDD的schema并创建DataSet然后将其转化为DataFrame。这种基于反射方法十分简便，但是前提是在您编写Spark应用程序时就已经知道RDD的schema类型。
第二种方法是通过编程接口，使用您构建的StructType，然后将其应用于现有RDD。虽然此方法很麻烦，但它允许您在运行之前并不知道列及其类型的情况下构建DataSet

适用对已知数据结构的RDD转换

举例：在“/usr/local/spark/examples/src/main/resources/”目录下，有个Spark安装时自带的样例数据people.txt，其内容如下，现在要把people.txt加载到内存中生成一个DataFrame，并查询其中的数据：