2020寒假（7）

今天进行实验五，主要学习了spark sql的基本操作，其相对于其他的sql语句（mysql，hive sql等）有很大差别，其可以为某个数据数组或者结构数组等创建DataFrame，通过DataFrame来对数据进行各种操作，包括查询，去重，筛选，分组，排序等等。

1．Spark SQL 基本操作

将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中，并保存命名为 employee.json。

{ "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 }

{ "id":2, "name":"Bob","age":29 }

{ "id":3 , "name":"Jack","age":29 }

{ "id":4 , "name":"Jim","age":28 }

{ "id":4 , "name":"Jim","age":28 }

{ "id":5 , "name":"Damon" }

{ "id":5 , "name":"Damon" }

为 employee.json 创建 DataFrame，并写出 Scala 语句完成下列操作：

(1) 查询所有数据；

 

(2) 查询所有数据，并去除重复的数据；

(3) 查询所有数据，打印时去除 id 字段；

(4) 筛选出 age>30 的记录；

(5) 将数据按 age 分组；

(6) 将数据按 name 升序排列；

(7) 取出前 3 行数据；

(8) 查询所有记录的 name 列，并为其取别名为 username；

(9) 查询年龄 age 的平均值；

(10) 查询年龄 age 的最小值。