Spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。

在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。

首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。

而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到Hive中。

不得不赞叹dataframe的强大。

具体示例：为了得到样本均衡的训练集，需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成，因此用到了这个功能。

Scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss)
fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> val fcount = fes.count()
fcount: Long = 4371029

scala> val zcfea = hiveContext.sql(sqls2)
zcfea: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> val zcount = zcfea.count()
zcount: Long = 14208117

scala> val f01 = fes.limit(25000)
f01: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> val f02 = zcfea.limit(25000)
f02: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> val ff=f01.unionAll(f02)
ff: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr: int, call_count: int, avg_talk_time: double, max_talk_time: int, min_talk_time: int, called_num_count: int, called_lsd: double, null_called_count: int]

scala> ff.registerTempTable(“ftable01”)

scala> hiveContext.sql(“create table shtrainfeature as select * from ftable01”)
res1: org.apache.spark.sql.DataFrame = []

最后附上dataframe的一些操作及用法：

DataFrame 的函数
Action 操作
1、 collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行
2、 collectAsList() 返回值是一个Java类型的数组，返回dataframe集合所有的行
3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数
4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，如果有字段为空，那么不参与运算，只这对数值类型的字段。例如df.describe(“age”, “height”).show()
5、 first() 返回第一行 ，类型是row类型
6、 head() 返回第一行 ，类型是row类型
7、 head(n:Int)返回n行  ，类型是row 类型
8、 show()返回dataframe集合的值 默认是20行，返回类型是unit
9、 show(n:Int)返回n行，，返回值类型是unit
10、 table(n:Int) 返回n行  ，类型是row 类型

dataframe的基本操作
1、 cache()同步数据的内存
2、 columns 返回一个string类型的数组，返回值是所有列的名字
3、 dtypes返回一个string类型的二维数组，返回值是所有列的名字以及类型
4、 explan()打印执行计划  物理的
5、 explain(n:Boolean) 输入值为 false 或者true ，返回值是unit  默认是false ，如果输入true 将会打印 逻辑的和物理的
6、 isLocal 返回值是Boolean类型，如果允许模式是local返回true 否则返回false
7、 persist(newlevel:StorageLevel) 返回一个dataframe.this.type 输入存储模型类型
8、 printSchema() 打印出字段名称和类型 按照树状结构来打印
9、 registerTempTable(tablename:String) 返回Unit ，将df的对象只放在一张表里面，这个表随着对象的删除而删除了
10、 schema 返回structType 类型，将字段名称和类型按照结构体类型返回
11、 toDF()返回一个新的dataframe类型的
12、 toDF(colnames：String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的，
13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型，去除模式中的数据
14、 unpersist(blocking:Boolean)返回dataframe.this.type类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD

集成查询：
1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值
df.agg(max(“age”), avg(“salary”))
df.groupBy().agg(max(“age”), avg(“salary”))
2、 agg(exprs: Map[String, String])  返回dataframe类型 ，同数学计算求值 map类型的
df.agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”))
df.groupBy().agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”))
3、 agg(aggExpr: (String, String), aggExprs: (String, String)*)  返回dataframe类型 ，同数学计算求值
df.agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”))
df.groupBy().agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”))
4、 apply(colName: String) 返回column类型，捕获输入进去列的对象
5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型，就是原来的一个别名
6、 col(colName: String)  返回column类型，捕获输入进去列的对象
7、 cube(col1: String, cols: String*) 返回一个GroupedData类型，根据某些字段来汇总
8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型
9、 drop(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型
10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe
11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe，返回在当前集合存在的在其他集合不存在的
12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api.JavaUniverse.TypeTag[B]) 返回值是dataframe类型，这个 将一个字段进行更多行的拆分
df.explode(“name”,”names”) {name :String=> name.split(” “)}.show();
将name字段根据空格来拆分，拆分的字段放在names里面
13、 filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据，返回dataframe类型 df.filter(“age>10”).show();  df.filter(df(“age”)>10).show();   df.where(df(“age”)>10).show(); 都可以
14、 groupBy(col1: String, cols: String*) 根据某写字段来汇总返回groupedate类型   df.groupBy(“age”).agg(Map(“age” ->”count”)).show();df.groupBy(“age”).avg().show();都可以
15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe，在2个dataframe都存在的元素
16、 join(right: DataFrame, joinExprs: Column, joinType: String)
一个是关联的dataframe，第二个关联的条件，第三个关联的类型：inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi
df.join(ds,df(“name”)===ds(“name”) and  df(“age”)===ds(“age”),”outer”).show();
17、 limit(n: Int) 返回dataframe类型  去n 条数据出来
18、 na: DataFrameNaFunctions ，可以调用dataframenafunctions的功能区做过滤 df.na.drop().show(); 删除为空的行
19、 orderBy(sortExprs: Column*) 做alise排序
20、 select(cols:string*) dataframe 做字段的刷选 df.select($”colA”, $”colB” + 1)
21、 selectExpr(exprs: String*) 做字段的刷选 df.selectExpr(“name”,”name as names”,”upper(name)”,”age+1″).show();
22、 sort(sortExprs: Column*) 排序 df.sort(df(“age”).desc).show(); 默认是asc
23、 unionAll(other:Dataframe) 合并 df.unionAll(ds).show();
24、 withColumnRenamed(existingName: String, newName: String) 修改列表 df.withColumnRenamed(“name”,”names”).show();
25、 withColumn(colName: String, col: Column) 增加一列 df.withColumn(“aa”,df(“name”)).show();

copy by http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970