al sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// 在这里引入 sqlContext 下所有的方法就可以直接用 sql 方法进行查询
import sqlContext._
case class Person(name: String, age: Int)
// 下面的 people 是含有 case 类型数据的 RDD，会默认由 Scala 的 implicit 机制将 RDD 转换为
SchemaRDD， SchemaRDD 是 SparkSQL 中的核心 RDD
val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.
split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))
// 在内存的元数据中注册表信息，这样一个 Spark SQL 表就创建完成了
people.registerAsTable("people")
// sql 语句就会触发上面分析的 Spark SQL 的执行过程，读者可以参考上面的图示
val teenagers = sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
// 最后生成 teenagers 也是一个 RDD
teenagers.map(t =>"Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
通过之前的介绍，读者对支撑结构化数据分析任务的 Spark SQL 的原理与使用有了一定的了解。在生产环境中，有一类数据分析任务对响应延迟要求高，需要实时处理流数据，在 BDAS 中， Spark Streaming 用于支撑大规模流式处理分析任务。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5725106.html，如需转载请自行联系原作者
