文章地址：http://www.haha174.top/article/details/253510
项目源码：https://github.com/haha174/spark.git
1.简介

为什么要把RDD转换成DataSet呢因为那样的话，我们就可以直接针对于HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用sparkSql进行查询操作了。这个功能是无比强大的。想象一下针对与HDFS的数据直接就可以使用SQL进行查询。
spark支持两种方式将RDD转换成Dataset。
第一种方式，使用反射来推断包含了特定数据类型的RDD的元数据。这种基于反射的方式，代码比较简洁，当你已经知道了你的RDD的元数据时，是一种非常不错的方式。
第二种方式，是通过编程接口来创建DataFrame，你可以在程序运行时动态的构建一份元数据，然后将其应用到已经存在的RDD上这种方式代码比较冗长，但是在编写代码时还不知道元数据，只有在程序运行时才能动态的得知元数据，那么只有通过这种方式动态的构建元数据。

2.使用反射的方式推断元数据

JAVA版本：SparkSQL 支持将包含了javaBean的RDD转换为DataSet 的。
JavaBean 的信息就定义了元数据。SparkSql 现在不支持将包含了嵌套的JavaBean 或者复杂的List 等复杂数据的JavaBean。作为元数据的，只支持包含简单的JavaBean.
Scala版本：
而scala由于其具有隐士转换的特性，所以SparkSql 的Scala 接口，是支持自动将包含了 case class 的RDD转换为DataSet 的case class 就定义了元数据， Spark Sql 会通过反射读取传递给case class的参数的名称，然后将其作为列名。与java 不同的是，Spark SQL 是支持将包含了嵌套数据结构的case class 作为元数据的比如包含了ARRAY 等等。
下面给出java 示例：
下面给出scala 示例：

3.动态创建元数据

通过编程接口来创建DataFrame，你可以在程序运行时动态的构建一份元数据，然后将其应用到已经存在的RDD上这种方式代码比较冗长，但是在编写代码时还不知道元数据，只有在程序运行时才能动态的得知元数据，那么只有通过这种方式动态的构建元数据。

下面给出java 示例

 public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("RDDToDataSetReflection");
        JavaSparkContext sc=new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext=new SQLContext(sc);
        JavaRDD<String> listRDD=sc.textFile("C:\\Users\\wchen129\\Desktop\\data\\sparkdata\\students.txt");
        //第一步创建RDD  但是需要转换成RDD<Row>
        JavaRDD<Row> rowRDD=listRDD.map(new Function<String, Row>() {
            @Override
            public Row call(String s) throws Exception {
                String[] string=s.split(",");
                return RowFactory.create(Integer.parseInt(string[0]),string[1],Integer.parseInt(string[2]));
            }
        });
        //动态构建元数据
        List<StructField> fields=new ArrayList<StructField>();
        fields.add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.IntegerType,true));
        fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType,true));
        fields.add(DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType,true));
        StructType structType=DataTypes.createStructType(fields);
        //  第三部将使用动态的元数据，将RDD  转换为DataSet
        Dataset studentFD=sqlContext.createDataFrame(rowRDD,structType);
        //后面就可以使用DataSet
        studentFD.registerTempTable("students");

        Dataset teenagerFD=sqlContext.sql("select * from students where age<19 ");

        List<Row> rows=teenagerFD.javaRDD().collect();
        for(Row row:rows){
            System.out.println(row);
        }

    }

下面给出scala 示例

object RDDToDataSetProgrammatically {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("RDDToDataSetReflection")
    val sc = new JavaSparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    val listRDD = sc.textFile("C:\\Users\\wchen129\\Desktop\\data\\sparkdata\\students.txt")
    //第一步创建RDD  但是需要转换成RDD<Row>
    val rowRDD = listRDD.map(new Function[String, Row]() {
      @throws[Exception]
      override def call(s: String): Row = {
        val string = s.split(",")
        RowFactory.create(string(0).toInt, string(1), string(2).toInt)
      }
    })
    //动态构建元数据
    val fields = new util.ArrayList[StructField]
    fields.add(DataTypes.createStructField("id", DataTypes.IntegerType, true))
    fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true))
    fields.add(DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true))
    val structType = DataTypes.createStructType(fields)
    //  第三部将使用动态的元数据，将RDD  转换为DataSet
    val studentFD = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, structType)
    //后面就可以使用DataSet
    studentFD.registerTempTable("students")
    val teenagerFD = sqlContext.sql("select * from students where age<19 ")
    val rows = teenagerFD.javaRDD.collect
    import scala.collection.JavaConversions._
    for (row <- rows) {
      System.out.println(row)
    }
  }
}

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