Spark RDDRelation

package main.asiainfo.coc.sparksql

import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

case class Record(key: Int, value: String)
object RDDRelation {
  def main(args: Array[String]) {
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("RDDRelation").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

　　//引入SQL context 提供所有的SQL 与 隐式转换方法

    import sqlContext.implicits._
    //生成1到100的数字，并做成key value形式的DateFrame

    val df = sc.parallelize((1 to 100).map(i => Record(i, s"val_$i"))).toDF()  //df: "[key:int, value : String]"
    // 将DF做成以case class的临时表 L
    df.registerTempTable("records")

    // 随后便可以调用sqlContext查询这个临时表
    println("Result of SELECT *:")
    sqlContext.sql("SELECT * FROM records").collect().foreach(println)

    // 聚合查询
    val count = sqlContext.sql("SELECT COUNT(*) FROM records").collect().head.getLong(0) //count: 100
    println(s"COUNT(*): $count")

    // 查询的结果是一个普通的RDD，所以可以根据条件筛选你想要的数据哪一列数据
    val rddFromSql = sqlContext.sql("SELECT key, value FROM records WHERE key < 10") //rddFromSql:"[key : int, value String]"

    println("Result of RDD.map:")
    rddFromSql.map(row => s"Key: ${row(0)}, Value: ${row(1)}").collect().foreach(println)

   
    df.where($"key" === 1).orderBy($"value".asc).select($"key").collect().foreach(println)

    // 将文件存成parquet格式
    df.write.parquet("pair.parquet")

    // 读取parquet格式文件
    val parquetFile = sqlContext.read.parquet("pair.parquet")

 
    parquetFile.where($"key" === 1).select($"value".as("a")).collect().foreach(println)

    // parquetFile也可以做成临时表
    parquetFile.registerTempTable("parquetFile")
    sqlContext.sql("SELECT * FROM parquetFile").collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

注意 这里声明的是 sqlContext = new SQLContext(sc)  如果要存成hive 表 需用hivecontext.