本教程中所有例子跑在Spark-1.4.0集群上
DataFrames简介DataFrame基本操作实战本文部分内容译自https://databricks.com/blog/2015/02/17/introducing-dataframes-in-spark-for-large-scale-data-science.html
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)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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