SparkSession新的起始点
在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。
SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了sparkContext，所以计算实际上是由sparkContext完成的。
DataFrame
创建
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换；还可以从Hive Table进行查询返回。
1）从Spark数据源进行创建
（1）查看Spark数据源进行创建的文件格式
scala> spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile（2）读取json文件创建DataFrame
scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]（3）展示结果
scala> df.show
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+2）从RDD进行转换
3）从Hive Table进行查询返回
SQL风格语法
1）创建一个DataFrame
scala> val df = spark.read.json("/opt/module/spark/examples/src/main/resources/people.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]2）对DataFrame创建一个临时表
scala> df.createOrReplaceTempView("people")3）通过SQL语句实现查询全表
scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")
sqlDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]4）结果展示
scala> sqlDF.show
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+注意：临时表是Session范围内的，Session退出后，表就失效了。如果想应用范围内有效，可以使用全局表。注意使用全局表时需要全路径访问，如：global_temp.people
5）对于DataFrame创建一个全局表
scala> df.createGlobalTempView("people")6）通过SQL语句实现查询全表
scala> spark.sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
scala> spark.newSession().sql("SELECT * FROM global_temp.people").show()
+----+-------+
| age| name|
+----+-------+
|null|Michael|
| 30| Andy|
| 19| Justin|
+----+-------+DSL风格语法
1）创建一个DateFrame
scala> spark.read.
csv format jdbc json load option options orc parquet schema table text textFile2）查看DataFrame的Schema信息
scala> df.printSchema
root
|-- age: long (nullable = true)
|-- name: string (nullable = true)3）只查看”name”列数据
scala> df.select("name").show()
+-------+
| name|
+-------+
|Michael|
| Andy|
| Justin|
+-------+4）查看”name”列数据以及”age+1”数据
scala> df.select($"name", $"age" + 1).show()
+-------+---------+
| name|(age + 1)|
+-------+---------+
|Michael| null|
| Andy| 31|
| Justin| 20|
+-------+---------+5）查看”age”大于”21”的数据
scala> df.filter($"age" > 21).show()
+---+----+
|age|name|
+---+----+
| 30|Andy|
+---+----+6）按照”age”分组，查看数据条数
scala> df.groupBy("age").count().show()
+----+-----+
| age|count|
+----+-----+
| 19| 1|
|null| 1|
| 30| 1|
+----+-----+