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DataFrames目錄/Contents01DataFrames創(chuàng)建02操作DataFrames03RDD轉(zhuǎn)換為DataFramesDataFrames創(chuàng)建01DataFrames創(chuàng)建在Spark2.0版本之前，SparkSQL中的SQLContext是創(chuàng)建DataFrame和執(zhí)行SQL的入口，可以利用HiveContext接口，通過(guò)HiveQL語(yǔ)句操作Hive表數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢功能。從Spark2.0版本以上開(kāi)始，Spark使用全新的SparkSession接口替代SQLContext及HiveContext接口來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)其數(shù)據(jù)加載、轉(zhuǎn)換、處理等功能。DataFrames創(chuàng)建1．?dāng)?shù)據(jù)準(zhǔn)備2.通過(guò)文件創(chuàng)建DataFrame3.RDD轉(zhuǎn)換為DataFrame操作DataFrames02操作DataFramesDataFrame提供了兩種語(yǔ)法風(fēng)格，即DSL風(fēng)格語(yǔ)法和SQL風(fēng)格語(yǔ)法，兩者在功能上并無(wú)區(qū)別，僅僅是根據(jù)用戶習(xí)慣，自定義選擇操作方式。DSL風(fēng)格2.SQL風(fēng)格RDD轉(zhuǎn)換為DataFrames03RDD轉(zhuǎn)換為DataFramesSparkSQL支持兩種不同的方式轉(zhuǎn)換已經(jīng)存在的RDD到DataFrame。第一種方式，是使用反射來(lái)推斷包含了特定數(shù)據(jù)類型的RDD的元數(shù)據(jù)。這種基于反射的方式，代碼比較簡(jiǎn)潔，當(dāng)你已經(jīng)知道你的RDD的元數(shù)據(jù)時(shí)，是一種非常不錯(cuò)的方式。這個(gè)方式簡(jiǎn)單，但

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