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。
视频讲解如下：
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/c9/8,1500,0,30 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.showopen2023scala> 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
