基本创建

DSL语法 

SQL语法 

基本创建

        Session对象创建

 //提供Session对象val session = SparkSession.builder() //构建器.appName("sparkSQL") //序名称程.master("local[*]") //执行方式：本地.enableHiveSupport() //支持hive相关操作.getOrCreate() //创建对象

        加载文件

//加载数据文件val df: DataFrame = session.read.json("datas\\user.json")

sparkSQL编程时支持两套语法 ：

1. DSL语法：结合SQL中的关键字作为函数（算子）的名字传递参数进行编程的方式（接近RDD编程）
2. SQL语法：直接写当前需求SQL或HQL语言运行当前编程（这种方式为sparkSQL编程的主流）

DSL语法 

        使用printSchema()打印表中结构

 df.printSchema()

        打印的结果为二维表的结构 

         使用show()查看表中信息

        该方法约等于 select * from user

  df.show()

         使用select()查询字段

        针对查询某列的数据

df.select("age").show()

        导入sparkSession隐式转换操作

        增强sql的功能：涉及到列运算时 需要使用到$符号

import session.implicits._ //此处session为当前使用的对象df.select($"username",$"age").show()df.select('username,'age).show()

df.select($"username",$"age"+2).show()

         使用创建Column方式进行列运算并使用as方法修改别名

df.select(new Column("age").+(2).as("年龄加2")).show()

        分组聚合操作：统计不同年龄人数

 df.select("age").groupBy("age").count().show()

        条件查询 ：获取年龄大于20的数据

df.select("username","age").where("age > 20").show()

SQL语法 

        使用SQL的必要前提是要将当前的数据转换为表或视图的形式，SQL语法操作中提供两种表：

1、临时视图表，作用域只在Session应用范围内有效（常用）

        没有Replace名称的表不会被覆盖

df.createOrReplaceTempView("user")

2、 全局临时表，作用域在整个应用范围都内有效

        使用全局临时表时需要全路径访问：如gloabl_temp.表名

         global为当前sparkAPPlication中可以使用 非global只能在SparkSession中使用

df.createGlobalTempView("user")session.sql("""|select * from global_temp.user|""".stripMargin).show()}