官方提供了2种方法

1.利用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema。这种方法会简化代码并且在你已经知道schema的时候非常适用。

先创建一个bean类

case class Person(name: String, age: Int)

然后将Rdd转换成DataFrame

val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)).toDF()
people.registerTempTable("people")

注意：toDF()方法在spark的RDD api上是没找到的，是否为函数式编程语言，可以直接调用别的类的方法？因为toDF()方法是在DataFrame中能找到。

2.使用编程接口，构造一个schema并将其应用在已知的RDD上。

先创建一个scheme

val schema = StructType( schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))

然后将scheme应用到Rdd上

val rowRDD = people.map(_.split(",")).map(p => Row(p(0), p(1).trim))
val peopleDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)

官网将的很清晰，直接参考官网的方法。

官网链接：Interoperating with RDDs

RDD转换成DataFrames