寒假自学进度14

总结一下前几天遇到的问题以及解决方案

1.为什么要将RDD转换为DataFrame？

因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，

使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。

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。

第二种方式，是通过编程接口来创建DataFrame，你可以在程序运行时动态构建一份元数据，然后将其应用到已经存在的RDD上。这种方式的代码比较冗长，但是如果在编写程序时，还不知道RDD的元数据，只有在程序运行时，才能动态得知其元数据，那么只能通过这种动态构建元数据的方式。

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2.centos彻底卸载mysql

https://www.cnblogs.com/leelice/p/10728129.html

3.构建简单的SparkSqL应用程序出错：object sql is not a member of package org.apache.spark

https://cloud.tencent.com/developer/ask/55890