首先创建SparkContext上下文：
接着引入隐身转换，用于把RDD转成SchemaRDD:
接下来定义一个case class 来用于描述和存储SQL表中的每一行数据：
接下来要加载数据，这里的测试数据是user.txt文件：
我们创建好use.txt增加内容并上传到hdfs中：
web控制台查询：
hdfs命令查询：
加载数据：
验证数据是否加载成功：
注册成为user的table：
此刻user还是一个MappedRDD:
执行age 大于13 小于19的SQL查询：
此刻的teenagers已经隐身转换成SchemaRDD
通过collect操作触发job的提交和执行：
结果：
DSL是Domain Specific Language的缩写，使用DSL我们可以直接基于读取的RDD数据进行SQL操作，无需注册成Table。
我们重新启动下spark-shell：
同样使用"user.txt"的数据：
验证user:
我们这次直接使用SQL查询操作：
使用toDebugString查看下结果：
可以发现使用DSL的使用teenagers在内部已经被隐身转换了SchemaRDD的实例
可以发现与前面那张注册Table方式的结果是一样的
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