11.2 DataFrame操作,集合转换

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("DataFrameOps").setMaster("local");

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

/**

* 若想使用SparkSQL必须创建SQLContext 必须是传入SparkContext 不能是SparkConf

*/

SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);

/**

* 创建一个本地的集合 集合中元素的格式 json 类型String

*/

List<String> nameList = Arrays.asList(

"{'name':'zhangsan', 'age':55}",

"{'name':'lisi', 'age':30}",

"{'name':'lisisi', 'age':30}",

"{'name':'wangwu', 'age':19}");

List<String> scoreList = Arrays.asList(

"{'name':'zhangsan','score':100}",

"{'name':'lisi','score':99}" );

/**

* 并行化成一个rdd 现在rdd中元素格式 json格式

*/

JavaRDD<String> nameRDD = sc.parallelize(nameList);

JavaRDD<String> scoreRDD = sc.parallelize(scoreList);

DataFrame nameDF = sqlContext.read().json(nameRDD);

DataFrame scoreDF = sqlContext.read().json(scoreRDD);

/**

* SELECT nameTable.name,nameTable.age,scoreTable.score

* FROM nameTable JOIN nameTable ON (nameTable.name == scoreTable.name)

*/

nameDF.join(scoreDF, nameDF.col("name").$eq$eq$eq(scoreDF.col("name")))

.select(nameDF.col("name"),nameDF.col("age"),scoreDF.col("score")).show();

nameDF.registerTempTable("name");

scoreDF.registerTempTable("score");

String sql = "SELECT name.name,name.age,score.score "

+ "FROM name join score ON (name.name = score.name)";

sqlContext.sql(sql).show();

最后

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