本篇内容主要讲解“Spark SQL中怎么创建DataFrames”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Spark SQL中怎么创建DataFrames”吧!
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
为什么要学习Spark SQL？我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。
无缝集成在Spark中，将SQL查询与Spark程序混合。Spark SQL允许您使用SQL或熟悉的DataFrame API在Spark程序中查询结构化数据。适用于Java、Scala、Python和R语言。
提供统一的数据访问，以相同的方式连接到任何数据源。DataFrames和SQL提供了一种访问各种数据源的通用方法，包括Hive、Avro、Parquet、ORC、JSON和JDBC。您甚至可以通过这些源连接数据。
支持Hive集成。在现有仓库上运行SQL或HiveQL查询。Spark SQL支持HiveQL语法以及Hive SerDes和udf，允许您访问现有的Hive仓库。
支持标准的连接，通过JDBC或ODBC连接。服务器模式为业务智能工具提供了行业标准JDBC和ODBC连接。
DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表，但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建，例如：
结构化数据文件
hive中的表
外部数据库或现有RDDs
DataFrame API支持的语言有Scala，Java，Python和R。
从上图可以看出，DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化。
Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口，是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造，然后使用函数转换（map， flatMap，filter等）去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。
测试数据如下：员工表
定义case class（相当于表的结构：Schema）
case class Emp(empno:Int,ename:String,job:String,mgr:Int,hiredate:String,sal:Int,comm:Int,deptno:Int)
将HDFS上的数据读入RDD，并将RDD与case Class关联
val lines = sc.textFile("hdfs://bigdata111:9000/input/emp.csv").map(_.split(","))把每个Array映射成一个Emp的对象
val emp = lines.map(x => Emp(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3).toInt,x(4),x(5).toInt,x(6).toInt,x(7).toInt))
生成DataFrame
val allEmpDF = emp.toDF
通过DataFrames查询数据
将DataFrame注册成表（视图）
allEmpDF.createOrReplaceTempView("emp")执行SQL查询
spark.sql("select * from emp").show到此，相信大家对“Spark SQL中怎么创建DataFrames”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
