主要内容
本教程中所有例子跑在Spark-1.4.0集群上
- DataFrames简介
- DataFrame基本操作实战
DataFrames简介
DataFrames在Spark-1.3.0中引入，主要解决使用Spark RDD API使用的门槛，使熟悉R语言等的数据分析师能够快速上手Spark下的数据分析工作，极大地扩大了Spark使用者的数量，由于DataFrames脱胎自SchemaRDD，因此它天然适用于分布式大数据场景。相信在不久的将来，Spark将是大数据分析的终极归宿。
在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，与传统RDBMS的表结构类似。与一般的RDD不同的是，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的表数据集的每一列都带有名称和类型，它对于数据的内部结构具有很强的描述能力。因此Spark SQL可以对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率。
DataFrames具有如下特点：
- Ability to scale from kilobytes of data on a single laptop to petabytes on a large cluster（支持单机KB级到集群PB级的数据处理）
- Support for a wide array of data formats and storage systems（支持多种数据格式和存储系统，如图所示）
- State-of-the-art optimization and code generation through the Spark SQL Catalyst optimizer（通过Spark SQL Catalyst优化器可以进行高效的代码生成和优化）
- Seamless integration with all big data tooling and infrastructure via Spark（能够无缝集成所有的大数据处理工具）
- APIs for Python, Java, Scala, and R (in development via SparkR)（提供Python, Java, Scala, R语言API)
DataFrames实战
假设Spark-1.4.0集群已经搭建好了，搭建方法见本人另一篇文章，Spark-1.4.0集群搭建http://blog.csdn.net/lovehuangjiaju/article/details/46883973
在spark安装目录中执行root@sparkmaster:/hadoopLearning/spark-1.4.0-bin-hadoop2.4# bin/spark-shell ，在Spark-1.4.0中，spark-shell除了自动创建SparkContext实例sc外，还会自动创建SQLContext实例sqlContext 
1 上传测试数据到hdfs上。本实验数据取自http://blog.csdn.net/bluejoe2000/article/details/41247857
中的sparkSQL_data.zip，关于数据的描述可以参考对应博客中的文章，将sparkSQL_data.zip上传到SparkMaster，然后解决到根目录，利用hadoop fs -put /data / 进行文件上传，上传后的结果如下图：
2 从HDFS文件创建DataFrame，并进行相关操作
//从HDFS上创建DataFrame
val df = sqlContext.read.json("/data/people.json")
从中可以看到DataFrame是带类型的
// 显示DataFrame的内容
df.show()
//打印DataFrame的Schema信息
df.printSchema()
//选择名称列并显示
df.select("name").show()
//过滤数据
df.filter(df("age") > 21).show()
//分组计数
df.groupBy("age").count().show()
3 注册成表，并进行SparkSQL操作
//将DataFrame注册成表
df.registerTempTable("people")
//利用sql方法进行SparkSQL操作
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
//将返回结果看作是数据库操作的一行，（0）表示第一列，依次类推
teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
//通过域的名称获取信息，结果同teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
teenagers.map(t => "Name: " + t.getAs[String]("name")).collect().foreach(println)
//将结果以Map的形式返回
teenagers.map(_.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect().foreach(println)
这是本节关于DataFrames的基础操作，后期我们将对DataFrames内部原理、Schema及相关API的详细使用进行深入介绍。
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