用惯了python或者R语言的DataFrame格式，对spark的RDD编程模式一开始上手可能有点不习惯。本文简单梳理一下spark中常用的RDD操作。
1.初始化spark环境
2.读取本地文件
读取本地文件之后，一般都是转换成Row类型RDD，方便后续操作；同时RDD转成DataFrame前，一定要先转化成Row类型的RDD。
当然，也可以将读取文件和转化成Row类型RDD写在一行代码中：
3.RDD转成DataFrame
当然，我们依然可以用一行代码，将2、3步合并为一步，直接将读取的RDD转化成DataFrame，结果和上面是一样的；代码的含义为：选取了第1、2、3、4列生成DataFrame，列名为"id"，"orders"，"sumPrice"，"avgPrice"。
4.Spark Sql直接读取csv文件为DataFrame
如果是csv格式文件，可以直接利用spark sql读取成DataFrame，其中"com.databricks.spark.csv"，是利用到了由databricks公司开发并开源外部数据源接口，通过这个类库我们才可以在spark sql中解析并查询CSV中的数据。
5.数据类型转换
spark默认以String类型读取本地数据，我们可以根据需求，在读取数据过程中进行数据类型转换，例如转换成Double类型：
也可以用map函数将指定的列进行数据类型转换，其他列不变；例如只将第2、3个字段转换成Double：
