SparkSQL查询程序的两种方法，及其对比

import包：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SQLContext}

样例类：

case class Person(id:Int,name:String,age:Int)

主函数：
def main(args: Array[String]): Unit = {
  val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster("local")
  val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
  val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
  val rdd: RDD[String] = sparkContext.textFile("C:\Users\dummy\Desktop\person.txt")
  val lineRdd: RDD[Array[String]] = rdd.map(_.split(" "))
  InferringSchema(lineRdd,sqlContext)
  SpecifyingSchema(lineRdd,sqlContext)
  sparkContext.stop()
}
第一种方法：（需要创建样例类）

/**
  * 通过反射推断Schema
  * @param lineRdd
  * @param sqlContext
  */
def InferringSchema(lineRdd: RDD[Array[String]],sqlContext:SQLContext): Unit ={
  //将RDD和case class关联
  val personRdd: RDD[Person] = lineRdd.map(x=>Person(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
  //导入隐式转换，如果不导入无法将RDD转换成DataFrame
  import sqlContext.implicits._
  //将RDD转换成DataFrame
  val personDF: DataFrame = personRdd.toDF()
  personDF.show()
  //注册一张临时表
  //personDF.registerTempTable("person")
  //val personDF2: DataFrame = sqlContext.sql("select * from person")
  //将结果以JSON的方式存储到指定位置
  //personDF2.write.json("C:\Users\dummy\Desktop\out")
  //personDF2.show()
}

第二种方法：

/**
  * 通过StructType直接指定Schema
  * @param lineRdd
  * @param sqlContext
  */
def SpecifyingSchema(lineRdd: RDD[Array[String]],sqlContext:SQLContext): Unit ={
  //通过StructType直接指定每个字段的schema
  val schema=StructType(
    List(
      /**StructField只需传入前面两个参数即可
        * name: String,
        * dataType: DataType,
        * nullable: Boolean = true,
        * metadata: Metadata = Metadata.empty)
        */
      StructField("id",IntegerType),
      StructField("name",StringType),
      StructField("age",IntegerType)
    )
  )
  val rowRdd: RDD[Row] = lineRdd.map(x=>Row(x(0).toInt,x(1),x(2).toInt))
  val personDF: DataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRdd,schema)
  //personDF.show()
  personDF.registerTempTable("person")
  val personDF2: DataFrame = sqlContext.sql("select * from person")
  //personDF2.write.json("C:\Users\dummy\Desktop\out")
  personDF2.show()
}
对比：