​通过SQL语句处理数据的前提是需要创建一张表，在Spark SQL中表被定义DataFrame，它由两部分组成：表结构的Schema和数据集合RDD，下图说明了DataFrame的组成。​

从图中可以看出RDD是一个Java对象的数据集合，而DataFrame增加了Schema的结构信息。因此可以把DataFrame看成是一张表，而DataFrame的表现形式也可以看成是RDD。DataFrame除了具有RDD的特性以外，还提供了更加丰富的算子，并且还提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化。

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创建DataFrame主要可以通过三种不同的方式来进行创建，这里还是以的员工数据的csv文件为例。文件内容如下：

7369,SMITH,CLERK,7902,1980/12/17,800,0,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981/2/20,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981/2/22,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,1981/4/2,2975,0,20
7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981/9/28,1250,1400,30
7698,BLAKE,MANAGER,7839,1981/5/1,2850,0,30
7782,CLARK,MANAGER,7839,1981/6/9,2450,0,10
7788,SCOTT,ANALYST,7566,1987/4/19,3000,0,20
7839,KING,PRESIDENT,-1,1981/11/17,5000,0,10
7844,TURNER,SALESMAN,7698,1981/9/8,1500,0,30
7876,ADAMS,CLERK,7788,1987/5/23,1100,0,20
7900,JAMES,CLERK,7698,1981/12/3,950,0,30
7902,FORD,ANALYST,7566,1981/12/3,3000,0,20
7934,MILLER,CLERK,7782,1982/1/23,1300,0,10

下面分别举例进行说明如何使用spark-shell在Spark SQL中创建DataFrame。

一、使用case class定义DataFrame表结构

Scala中提供了一种特殊的类，用case class进行声明，中文也可以称作“样本类”。样本类是一种特殊的类，经过优化以用于模式匹配。样本类类似于常规类，带有一个case 修饰符的类，在构建不可变类时，样本类非常有用，特别是在并发性和数据传输对象的上下文中。在Spark SQL中也可以使用样本类来创建DataFrame的表结构。

（1）定义员工表的结构Schema。

scala> case class Emp(empno:Int,ename:String,job:String,mgr:Int,hiredate:String,sal:Int,comm:Int,deptno:Int)

（2）将员工数据读入RDD。

scala> val rdd1 = sc.textFile("/scott/emp.csv").map(_.split(","))

（3）关联RDD和Schema。

scala> val emp = rdd1.map(x=>Emp(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3).toInt,x(4),x(5).toInt,x(6).toInt,x(7).toInt))

（4）生成DataFrame。

scala> val df = emp.toDF

（5）查询员工表中的数据，结果如下图所示。

scala> df.show

二、使用StructType定义DataFrame表结构

Spark 提供了StructType用于定义结构化的数据类型，类似于关系型数据库中的表结构。通过定义StructType，可以指定数据中每个字段的名称和数据类型，从而更好地组织和处理数据。

（1）导入需要的类型.

scala> import org.apache.spark.sql.types._ 
scala> import org.apache.spark.sql.Row

（2）定义表结构。

scala> val myschema = StructType(
       List(StructField("empno",DataTypes.IntegerType),
            StructField("ename",DataTypes.StringType),
            StructField("job",DataTypes.StringType),
            StructField("mgr", DataTypes.IntegerType),
            StructField("hiredate", DataTypes.StringType),
            StructField("sal", DataTypes.IntegerType),
            StructField("comm",DataTypes.IntegerType),
            StructField("deptno", DataTypes.IntegerType)))

（3）将数据读入RDD。

scala> val rdd2 = sc.textFile("/scott/emp.csv").map(_.split(","))

（4）将RDD中的数据映射成Row对象。

scala> val rowRDD = rdd2.map(x=>Row(x(0).toInt,x(1),x(2),x(3).toInt,x(4),x(5).toInt,x(6).toInt,x(7).toInt))

（5）创建DataFrame。

scala> val df = spark.createDataFrame(rowRDD,myschema)

三、直接加载带格式的数据文件

Spark提供了结构化的示例数据文件，利用这些结构化的数据文件可以直接创建DataFrame，这些文件位于Spark安装目录下的/examples/src/main/resources中。下面是提供的people.json文件中的数据内容。

{"name":"Michael"} 
{"name":"Andy", "age":30} 
{"name":"Justin", "age":19}

由于数据源文件本身就具有格式，因此可以直接创建DataFrame。下面是具体的步骤。

（1）为了便于操作，将people.json文件复制到用户的HOME目录下

cp people.json /root

（2）直接创建DataFrame。这里加载的文件在本地目录，也可以是HDFS。

scala> val people = spark.read.json("file:///root/people.json")

（3）执行一个简单的查询，如下图所示。

scala> people.show