Spark SQL有两种方法将RDD转为DataFrame。
1. 使用反射机制，推导包含指定类型对象RDD的schema。这种基于反射机制的方法使代码更简洁，而且如果你事先知道数据schema，推荐使用这种方式；
2. 编程方式构建一个schema，然后应用到指定RDD上。这种方式更啰嗦，但如果你事先不知道数据有哪些字段，或者数据schema是运行时读取进来的，那么你很可能需要用这种方式。
利用反射推导schema
Scala
Python
Spark SQL的Scala接口支持自动将包含case class对象的RDD转为DataFrame。对应的case class定义了表的schema。case class的参数名通过反射，映射为表的字段名。case class还可以嵌套一些复杂类型，如Seq和Array。RDD隐式转换成DataFrame后，可以进一步注册成表。随后，你就可以对表中数据使用SQL语句查询了。
// sc 是已有的 SparkContext 对象
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// 为了支持RDD到DataFrame的隐式转换
import sqlContext.implicits._
// 定义一个case class.
// 注意：Scala 2.10的case class最多支持22个字段，要绕过这一限制，
// 你可以使用自定义class，并实现Product接口。当然，你也可以改用编程方式定义schema
case class Person(name: String, age: Int)
// 创建一个包含Person对象的RDD，并将其注册成table
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")
// sqlContext.sql方法可以直接执行SQL语句
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")
// SQL查询的返回结果是一个DataFrame，且能够支持所有常见的RDD算子
// 查询结果中每行的字段可以按字段索引访问:
teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
// 或者按字段名访问:
teenagers.map(t => "Name: " + t.getAs[String]("name")).collect().foreach(println)
// row.getValuesMap[T] 会一次性返回多列，并以Map[String, T]为返回结果类型
teenagers.map(_.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect().foreach(println)
// 返回结果: Map("name" -> "Justin", "age" -> 19)
编程方式定义Schema
Scala
Python
如果不能事先通过case class定义schema（例如，记录的字段结构是保存在一个字符串，或者其他文本数据集中，需要先解析，又或者字段对不同用户有所不同），那么你可能需要按以下三个步骤，以编程方式的创建一个DataFrame：
从已有的RDD创建一个包含Row对象的RDD
用StructType创建一个schema，和步骤1中创建的RDD的结构相匹配
把得到的schema应用于包含Row对象的RDD，调用这个方法来实现这一步：SQLContext.createDataFrame
For example:
// sc 是已有的SparkContext对象
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// 创建一个RDD
val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
// 数据的schema被编码与一个字符串中
val schemaString = "name age"
// Import Row.
import org.apache.spark.sql.Row;
// Import Spark SQL 各个数据类型
import org.apache.spark.sql.types.{StructType,StructField,StringType};
// 基于前面的字符串生成schema
val schema =
StructType(
schemaString.split(" ").map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, true)))
// 将RDD[people]的各个记录转换为Rows，即：得到一个包含Row对象的RDD
val rowRDD = people.map(_.split(",")).map(p => Row(p(0), p(1).trim))
// 将schema应用到包含Row对象的RDD上，得到一个DataFrame
val peopleDataFrame = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
// 将DataFrame注册为table
peopleDataFrame.registerTempTable("people")
// 执行SQL语句
val results = sqlContext.sql("SELECT name FROM people")
// SQL查询的结果是DataFrame，且能够支持所有常见的RDD算子
// 并且其字段可以以索引访问，也可以用字段名访问
results.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
