def main(args: Array[String]): Unit = {//创建配置对象val conf = new SparkConf().setAppName("SparkSQL01_demo").setMaster("local[*]")val session = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()//创建RDD  (session里包含sparkContext,因为DF底层包含RDD)val rdd1 = session.sparkContext.makeRDD(List(("chun",21),("chun1",23),("chun3",22)))//这里RDD转换DF/DS需要引入隐式转换(注意:Scala的import可以写在函数内部,session是sparksession对象)import session.implicits._//RDD转换 成DFval df = rdd1.toDF("name","age")//创建全局临时视图df.createGlobalTempView("people")//sql语句session.sql("select * from global_temp.people").show//创建一个新的session看能不能使用当前视图session.newSession().sql("select name from global_temp.people").show()df.printSchema()df.select("age").show() //用方法的方式来代替sqldf.select($"age"+1).show()//想查询年龄后加1,用$来引用当前数据,要不然是字符串拼接查询的是age1这个字段,会报错df.filter($"age">22).show()//DF转化成DS  先创建样例类val ds:Dataset[User] = df.as[User]ds.select("*").show()ds.printSchema()//RDD直接转换成DS(用样例类)//val ds = rdd1.toDS()//session.stop()}//样例类在DF结构基础上加上属性case class User(name:String,age:Int)

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