DataFrame的创建
Spark2.0版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能；
SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。SparkSession亦提供了HiveQL以及其他依赖于Hive的功能的支持；可以通过如下语句创建一个SparkSession对象：
scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession
scala> val spark=SparkSession.builder().getOrCreate()
在创建DataFrame前，为支持RDD转换为DataFrame及后续的SQL操作，需通过import语句（即import spark.implicits._）导入相应包，启用隐式转换。
在创建DataFrame时，可使用spark.read操作从不同类型的文件中加载数据创建DataFrame，如：spark.read.json("people.json")：读取people.json文件创建DataFrame；在读取本地文件或HDFS文件时，要注意给出正确的文件路径；spark.read.csv("people.csv")：读取people.csv文件创建DataFrame；
读取hdfs上的json文件，并打印，json文件为：
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
读取代码：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark=SparkSession.builder().getOrCreate()
import spark.implicits._
val df =spark.read.json("hdfs://172.22.241.183:8020/user/spark/json_sparksql.json")
df.show()
RDD转换DataFrame
Spark官网提供了两种方法来实现从RDD转换得到DataFrame：① 利用反射来推断包含特定类型对象的RDD的schema，适用对已知数据结构的RDD转换；② 使用编程接口，构造一个schema并将其应用在已知的RDD上；
Spark-sql即席查询
SparkSQL 的元数据的状态有两种：① in_memory，用完了元数据也就丢了；② 通过hive保存，hive的元数据存在哪儿，它的元数据也就存在哪，SparkSQL数据仓库建立在Hive之上实现的，使用SparkSQL去构建数据仓库的时候，必须依赖于Hive。
Spark-sql命令行提供了即席查询能力，可以使用类sql方式操作数据源，效率高于hive
spark-sql导入数据到数仓