DataFrame是一个分布式数据集合，它被组织成命名列。从概念上讲，它相当于具有良好优化技术的关系表。
DataFrame可以从不同来源的数组构造，例如Hive表，结构化数据文件，外部数据库或现有RDD。这个API是为现代大数据和数据科学应用程序设计的，从Python的R ProgrammingandPandas中的DataFrame中获得灵感。
DataFrame的特性
下面是一些DataFrame的一些特征：
能够将单个节点集群上的大小为Kilobytes到Petabytes的数据处理为大型集群。
支持不同的数据格式(Avro，csv，弹性搜索和Cassandra)和存储系统(HDFS，HIVE表，mysql等)。
通过Spark SQL Catalyst优化器(树变换框架)的最先进的优化和代码生成。
可以通过Spark-Core轻松地与所有大数据工具和框架集成。
提供用于Python，Java，Scala和R编程的API。
SQLContext
SQLContext是一个类，用于初始化Spark SQL的功能。初始化SQLContext类对象需要SparkContext类对象(sc)。
以下命令用于通过spark-shell初始化SparkContext。
默认情况下，SparkContext对象在spark-shell启动时用namesc初始化。
使用以下命令创建SQLContext。
例
让我们考虑一个名为employeesee.json的JSON文件中的员工记录示例。 使用以下命令创建DataFrame(df)并读取名为employee.json的JSON文档，并具有以下内容。
employee.json-将此文件放在currentscala>指针所在的目录中。
DataFrame操作
DataFrame为结构化数据操作提供了一个领域特定的语言。 这里，我们包括使用DataFrames的结构化数据处理的一些基本示例。
按照以下步骤执行DataFrame操作
阅读JSON文档
首先，我们要读取JSON文档。 基于此，生成名为(dfs)的DataFrame。
使用以下命令读取JSON文档namedemployee.json。 数据显示为带有字段id，name和age的表。
输出：字段名称从employee.json自动获取。
显示数据
如果你想看到的数据框的数据，然后使用以下命令。
输出：您可以以表格格式查看员工数据。
使用方法printSchema
如果要查看DataFrame的Structure（Schema），请使用以下命令。
输出：
使用选择方法
使用以下命令从DataFrame的三个列中获取fetchname-column。
输出：您可以查看名称列的值。
使用年龄过滤器
使用以下命令查找年龄大于23（age> 23）的雇员。
输出
使用groupBy方法
使用以下命令计算同一年龄的员工人数。
输出：这两个雇员有23岁。
运行SQL查询
SQLContext使应用程序能够在运行SQL函数时以编程方式运行SQL查询，并将结果作为DataFrame返回。通常，在后台，SparkSQL支持两种不同的方法将现有的RDD转换为DataFrames
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