本教程将通过一个具体的案例来演示如何在Spark SQL中操作数据集。我们将从创建本地文件开始，然后上传到HDFS，并使用Spark Shell启动Spark程序。接下来，我们将加载数据为DataSet，并给DataSet添加元数据信息。最后，我们将对数据集进行各种操作，如投影、过滤、统计和排序等。
具体步骤如下：
- 在
/home目录里创建student.txt文件。 - 执行命令：hdfs dfs -mkdir -p /student/input，创建目录。
- 执行命令：hdfs dfs -put student.txt /student/input，上传文件。
- 执行命令：spark-shell --master spark://master:7077，启动Spark Shell。
- 执行命令：val ds = spark.read.textFile(“hdfs://master:9000/student/input/student.txt”)，读取文件得到数据集。
- 执行命令：ds.show，显示数据集内容。
- 执行命令：ds.printSchema，显示数据集模式。
- 定义学生样例类：case class Student(id: Int, name: String, gender: String, age: Int)。
- 导入隐式转换：import spark.implicits._。
- 将数据集转成学生数据集：val studentDS = ds.map(line => { val fields = line.split(“,”); val id = fields(0).toInt; val name = fields(1); val gender = fields(2); val age = fields(3).toInt; Student(id, name, gender, age) })。
- 对学生数据集进行操作，如投影、过滤、统计和排序等。
