SparkSQL查询

两种查询方式：

代码：

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Dataframe, Row, SparkSession}
object Demo_SparkSession {
  //花式查询
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //准备环境
    var session:SparkSession=SparkSession.builder().master("local[*]").appName("xiaobai").getOrCreate()
    var sc=session.sparkContext
    //加载不同数据源数据，生成分布式表
    var data:RDD[String]=sc.textFile("data/person.txt")

    var personRDD:RDD[Row]=data.map(
      line=>{
        var arr=line.split(" ")
        Row(arr(0).toInt,arr(1),arr(2).toInt)
      }
    )
    var schema : StructType= StructType(List
    (   StructField("id",IntegerType,false),
        StructField("name",StringType,false),
        StructField("age",IntegerType,false)
    ))
    var personDF:Dataframe=session.createDataframe(personRDD,schema)
    //创建临时视图，sql查询的必要条件
    personDF.createOrReplaceTempView("t_person")
    //sql查询
    session.sql("select name from t_person").show()
    //DSL查询:面向对象的sql，无需临时视图
    personDF.select("name").where("id=1").show()
    session.stop()
  }
}

另附person.txt内容：

1 xiaobai 18
2 xiaowang 19
3 zhangzi 33
4 heqi 55
5 zhouzhanyang 99