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DataFrames
目录/Contents01DataFrames创建02操作DataFrames03RDD转换为DataFrames
DataFrames创建01
DataFrames创建在Spark2.0版本之前，SparkSQL中的SQLContext是创建DataFrame和执行SQL的入口，可以利用HiveContext接口，通过HiveQL语句操作Hive表数据，实现数据查询功能。从Spark2.0版本以上开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代SQLContext及HiveContext接口来实现对其数据加载、转换、处理等功能。
DataFrames创建1．数据准备2.通过文件创建DataFrame3.RDD转换为DataFrame
操作DataFrames02
操作DataFramesDataFrame提供了两种语法风格，即DSL风格语法和SQL风格语法，两者在功能上并无区别，仅仅是根据用户习惯，自定义选择操作方式。DSL风格2.SQL风格
RDD转换为DataFrames03
RDD转换为DataFramesSparkSQL支持两种不同的方式转换已经存在的RDD到DataFrame。第一种方式，是使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。这种基于反射的方式，代码比较简洁，当你已经知道你的RDD的元数据时，是一种非常不错的方式。这个方式简单，但是不建议使用，因为在工作当中，使用这种方式是有限制的。
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