1、将emp.csv、dept.csv文件上传到分布式环境，再用 

hdfs  dfs -put dept.csv /input/

hdfs  dfs -put emp.csv /input/

将本地文件put到hdfs文件系统的input目录下

2、或者调用本地文件也可以。区别：sc.textFile("file:///D:\\temp\\emp.csv")

import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.types._import spark.implicits._case classEmp(empno:Int,ename:String,job:String,mgr:String,hiredate:String,sal:Int,comm:String,deptno:Int)val lines =sc.textFile("hdfs://Master:9000/input/emp.csv").map(_.split(","))val allEmp = lines.map(x=>Emp(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3),x(4),x(5).toInt,x(6),x(7).toInt))val allEmpDF = allEmp.toDFallEmpDF.show

• StructType 是个case class,一般用于构建schema.

• 因为是case class,所以使用的时候可以不用new关键字

构造函数

• 可以传入Seq,List,Array,都是可以的~

• 还可以用无参的构造器,因为它有一个无参的构造器.

例子

private val schema: StructType = StructType(List(StructField("name", DataTypes.StringType),StructField("age", DataTypes.IntegerType)))

也可以是

private val schema: StructType = StructType(Array(StructField("name", DataTypes.StringType),StructField("age", DataTypes.IntegerType)))

• 还可以调用无参构造器,这么写

private val schema = (new StructType).add(StructField("name", DataTypes.StringType)).add(StructField("age", DataTypes.IntegerType))

• 这个无参的构造器,调用了一个有参构造器.this里面是个方法,这个方法的返回值是Array类型,实际上就是无参构造器调用了主构造器

def this() = this(Array.empty[StructField])case class StructType(fields: Array[StructField]) extends DataType with Seq[StructField] {}

import org.apache.spark.sql.types._val myschema =StructType(List(StructField("empno",DataTypes.IntegerType),StructField("ename",DataTypes.StringType),StructField("job",DataTypes.StringType),StructField("mgr",DataTypes.StringType),StructField("hiredate",DataTypes.StringType),StructField("sal",DataTypes.IntegerType),StructField("comm",DataTypes.StringType),StructField("deptno",DataTypes.IntegerType)))val empcsvRDD = sc.textFile("hdfs://Master:9000/input/emp.csv").map(_.split(","))import org.apache.spark.sql.Rowval rowRDD=empcsvRDD.map(line => Row (line(0).toInt,line(1),line(2),line(3),line(4),line(5).toInt,line(6),line(7).toInt))val df = spark.createDataFrame(rowRDD,myschema)

将people.json文件上传到分布式环境

hdfs  dfs -put people.json /inputhdfs  dfs -put emp.json /input

//读json文件

val df = spark.read.json("hdfs://Master:9000/input/emp.json")df.show

df.select ("ename").show

df.select($"ename").show

df.select($"ename",$"sal",$"sal"+100).show

df.filter($"sal">2000).show

df.groupBy($"deptno").count.show

df.createOrReplaceTempView("emp")

spark.sql("select * from emp").show

spark.sql("select * from emp where deptno=10").show

spark.sql("select deptno,sum(sal) from emp group by deptno").show

//1 创建一个普通的 view 和一个全局的 viewdf.createOrReplaceTempView("emp1")df.createGlobalTempView("emp2")//2 在当前会话中执行查询，均可查询出结果spark.sql("select * from emp1").showspark.sql("select * from global_temp.emp2").show//3 开启一个新的会话，执行同样的查询spark.newSession.sql("select * from emp1").show //运行出错spark.newSession.sql("select * from global_temp.emp2").show

//7、创建 Datasets//创建 DataSet，方式一：使用序列//1、定义 case classcase class MyData(a:Int,b:String)//2、生成序列，并创建 DataSetval ds = Seq(MyData(1,"Tom"),MyData(2,"Mary")).toDS//3、查看结果ds.showds.collect

//创建 DataSet，方式二：使用 JSON 数据//1、定义 case classcase class Person(name: String, gender: String)//2、通过 JSON 数据生成 DataFrameval df = spark.read.json(sc.parallelize("""{"gender": "Male", "name": "Tom"}""":: Nil))//3、将 DataFrame 转成 DataSetdf.as[Person].showdf.as[Person].collect

//创建 DataSet，方式三：使用 HDFS 数据val linesDS = spark.read.text("hdfs://Master:9000/input/word.txt").as[String]val words = linesDS.flatMap(_.split(" ")).filter(_.length > 3)words.showwords.collect

val result = linesDS.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).groupByKey(x => x._1).countresult.showresult.orderBy($"value").show

1、将emp.json文件上传到分布式环境，再用 

hdfs  dfs -put emp.json /input/

将本地文件put到hdfs文件系统的input目录下

//8、Datasets 的操作案例//1.使用 emp.json 生成 DataFrameval empDF = spark.read.json("hdfs://Master:9000/input/emp.json")//查询工资大于 3000 的员工empDF.where($"sal" >= 3000).show//创建 case classcase classEmp(empno:Long,ename:String,job:String,hiredate:String,mgr:String,sal:Long,comm:String,deptno:Long)//生成 DataSets，并查询数据val empDS = empDF.as[Emp]//查询工资大于 3000 的员工empDS.filter(_.sal > 3000).show//查看 10 号部门的员工empDS.filter(_.deptno == 10).show//多表查询//1、创建部门表val deptRDD=sc.textFile("hdfs://Master:9000/input/dept.csv").map(_.split(","))case class Dept(deptno:Int,dname:String,loc:String)val deptDS = deptRDD.map(x=>Dept(x(0).toInt,x(1),x(2))).toDS//2、创建员工表case classEmp(empno:Int,ename:String,job:String,mgr:String,hiredate:String,sal:Int,comm:String,deptno:Int)val empRDD = sc.textFile("hdfs://Master:9000/input/emp.csv").map(_.split(","))val empDS = empRDD.map(x =>Emp(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3),x(4),x(5).toInt,x(6),x(7).toInt)).toDS//3、执行多表查询：等值链接val result = deptDS.join(empDS,"deptno")//另一种写法：注意有三个等号val result = deptDS.joinWith(empDS,deptDS("deptno")===empDS("deptno"))//查看执行计划：result.explain