一、创建DataFrame

在SparkSql中SparkSession是创建DataFrame和执行Sql的入口，创建DataFrame有三种方式：

1. 通过Spark的数据源进行创建
   

2. 从一个存在的RDD进行转换

3. 从Hive Table进行查询返回

二、Sql语法

Sql语法风格是指我们查询数据的时候使用Sql语句来查询，这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助

注意：
普通临时表是Session范围内的，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表，使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people

对于DataFrame创建一个全局表：

df.createGlobalTempView("people")

通过Sql语句实现查询全表

三、DSL语法

DataFrame提供了一个特定领域语言(domain-specific language,DSL）去管理结构化的数据，可以在Scala，Java，Python和R中使用DSL，使用DSL语法风格不必去创建临时视图了

注意：
当涉及到运算的时候，每列都必须使用$，或者采用引号表达式：单引号+字段名

起别名：

查看age大于等于30的数据：

根据 age 分组，查看数据条数

四、RDD与DataFrame互相转换

在IDEA中开发程序时，如果需要RDD与DF或者DS之间互相操作，那么需要引入：

import spark.implicits._

这里的spark不是scala中的包名，而是创建的sparkSession对象的变量名称，所以必须先创建SparkSession对象再导入，这里的spark对象不能使用var声明，因为scala只支持val修饰的对象的引入，spark-shell中无需导入，自动完成此操作

用var修饰的话，编译不通过

rdd与dataframe互相转换：

 val spark: SparkSession = SparkSession
      .builder()
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

    val rdd: RDD[Int] = spark.sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4,5))

    val df: DataFrame = rdd.toDF("id")

    val rdd2: RDD[Row] = df.rdd

    df.show()

    println("-" * 100)

    rdd2.collect().foreach(println)