Spark支持的一些常见的格式：
文本文件：无任何的格式
json文件：半结构化
parquet：一种流行的列式存储格式
sequencefile：一种(k－v)的Hadoop文件格式.
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object OpsWihtJson_and_parquet {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkconf = new SparkConf().setAppName("test_Spark_sql").setMaster("local[2]")
val ss = SparkSession.builder()
.config(sparkconf)
.getOrCreate()
val sc = ss.sparkContext
import ss.implicits._
val fileRDD = sc.textFile("/opt/tarballs/spark_kafka/beifengspark/src/main/scala/2015082818")
//读文本文件,生成普通rdd,通过.toDF转化为dataframe,然后可以就使用sql了
ss.read.json("/home/zkpk/Desktop/test.json")
.createOrReplaceTempView("people")
val rs = ss.sql("select * from people")
rs.printSchema()
rs.show()
ss.read.parquet("/home/bymain/Desktop/mllibDATA/scalaLogisticRegressionWithSGDModel/data/part-r-00000-9295ec7d-956a-46e7-91f8-a0b6f8a8ac93.snappy.parquet")
.createOrReplaceTempView("users")
val rs2 = ss.sql("select * from users")
rs2.printSchema()
rs.show()
sc.stop()
ss.stop()
}
}
“`
SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合（未来可能还会加上StreamingContext），所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了sparkContext，所以计算实际上是由sparkContext完成的。
如果需要读hdfs数据的话，通常走Hive的比较多。一般写sql的时候，能用sparksession解决的，都不会去弄rdd的各种transform和action*
