RDD转换成DataFrames
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。
