这篇文章主要介绍“Spark examples源码分析”，在日常操作中，相信很多人在Spark examples源码分析问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Spark examples源码分析”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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SparkSQLExample
private def runBasicDataFrameExample(spark: SparkSession): Unit = {
val df = spark.read.json("hdfs://master:9000/sparkfiles/people.json")
df.show()
import spark.implicits._
df.printSchema()
df.select("name").show()
df.select($"name", $"age" + 1).show()
df.filter($"age" > 21).show()
df.groupBy("age").count().show()
df.createOrReplaceTempView("people")
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF.show()
}
people.json的文件内容如下所示：
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
首先是读取文件，构建一个DataFrame，而DataFrame定义在package object sql当中，其实质上是Dataset[Row]的别名。
之后我们看一下df.show()，它的输出是这个样子的（真不嫌麻烦）：
df.printSchema()输出的是json的结构信息：
df.select("name").show()，对于select方法而言，返回的还是一个DataFrame，当中只包含一列name。
df.select($"name", $"age" + 1).show()，返回一个DataFrame，所有人的年龄+1。
df.groupBy("age").count().show()，这行代码我们需要详细说一下，首先，groupBy的返回值是一个RelationalGroupedDataset， A set of methods for aggregations on a DataFrame, created by Dataset.groupBy. 当中提供了min，max，count等等聚合函数。count的结构又是一个DataFrame
最后一段很有趣，可以临时创建一个view，然后用sql进行查询。
df.createOrReplaceTempView("people")
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF.show()
到此，关于“Spark examples源码分析”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
