一：准备

1.启动服务

2.启动spark-shell

二：测试检验程序

1.DataFrame的构成

2.结果

三：DataFrame的创建

1.创建SQLContext

　　val sqlContext=new SQLContext(sc)

2.创建DataFrame（两种方式）

　　val df=sqlContext.#

　　val df=sqlContext.read.#

3.DataFrame数据转换

　　val ndf=df.#.#

4.结果保存

　　ndf.#

　　ndf.write.#

四：DataFrame的保存

1.第一种方式

　　将DataFrame转换为RDD，RDD数据保存

2.第二种方式

　　直接通过DataFrame的write属性将数据写出。

　　但是有限制，必须有定义类实现，默认情况：SparkSQL只支持parquet，json，jdbc

五：DataFrame reader编程模式

功能: 通过SQLContext提供的reader读取器读取外部数据源的数据，并形成DataFrame

1.源码的主要方法

　　format：给定数据源数据格式类型，eg: json、parquet
　　schema：给定读入数据的数据schema，可以不给定，不给定的情况下，进行数据类型推断
　　option：添加参数，这些参数在数据解析的时候可能会用到
　　load：
　　　　有参数的指从参数给定的path路径中加载数据，比如：JSON、Parquet...
　　　　无参数的指直接加载数据(根据option相关的参数)
　　jdbc：读取关系型数据库的数据
　　json：读取json格式数据
　　parquet：读取parquet格式数据
　　orc: 读取orc格式数据
　　table：直接读取关联的Hive数据库中的对应表数据

2.

DataFrame中的write与read编程