1. Spark SQL中，将已存在的RDD转换为DataFrame的两种方式。

• Inferring the Schema Using Reflection： 使用反射机制来推断包含特定对象类型的RDD的字段。
• Programmatically Specifying the Schema：通过编程创造字段结构类型。

2. 两种方法的应用场景

选择用哪种方式取决于开发人员在编写Spark应用程序时是否清楚数据的具体字段类型。

• 如果清楚，那么采用反射的方式，代码会简洁很多。
• 如果不清楚，直到运行时才知道数据的具体类型，采用编程的方式，数据字段的类型可以都先统一设置为String类型。

3. 两种方法的具体实现

  数据源people.txt如下:
    Justin, 19
    Michael, 29
    Andy, 30

3.1 Inferring the Schema Using Reflection

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.SparkConf

/**
  * Author: whn
  * Date: 2019-12-19 17:06
  * Version: 1.0
  * Function:  
  */
object Rdd2DataFrame {

  case class Person(name: String, age: Int) // 为实现rdd转换定义样例类，每个字段定义已经获知的数据类型

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .set("spark.driver.extraJavaOptions", "-Dfile.encoding=utf-8")
      .set("spark.executor.extraJavaOptions", "-Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.jnu.encoding=UTF-8")
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Rdd2DataFrame")
      .master("local")
      .config(conf) // 加载sparkconf配置
      .enableHiveSupport() // 支持hive查询
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._ // 导入隐式转换，不然后面不能使用rdd.toDF() .toDS等方法
    val peopleDF = spark.sparkContext
      .textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
      .map(_.split(","))
      .map((attributes: Array[String]) => Person(attributes(0), attributes(1).trim.toInt)) // 将Array[String]转换为自定义的Person类型
      .toDF("name", "age") // rdd转换为DF，并为每个字段命名，字段顺序与case class对应
    peopleDF.show()
  }
}

3.2 Programmatically Specifying the Schema

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.SparkConf

/**
  * Author: whn
  * Date: 2019-12-19 17:06
  * Version: 1.0
  * Function:  
  */
object Rdd2DataFrame {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
      .set("spark.driver.extraJavaOptions", "-Dfile.encoding=utf-8")
      .set("spark.executor.extraJavaOptions", "-Dfile.encoding=UTF-8 -Dsun.jnu.encoding=UTF-8")
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Rdd2DataFrame")
      .master("local")
      .config(conf) // 加载sparkconf配置
      .enableHiveSupport() // 支持hive查询
      .getOrCreate()
   // 导入隐式转换，不然后面不能使用rdd.toDF() .toDS等方法
   import spark.implicits._ 
    // 获取rdd
    val peopleRdd: RDD[String] = spark.sparkContext
      .textFile("examples/src/main/resources/people.txt")
    // 定义字段名称字符串
    val schemaString: String = "name age"
    // 创建对应的字段类型StructField，每个字段均定义为String类型，最后得到Array[StructField]
    val fields: Array[StructField] = schemaString.split(" ")
      .map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, nullable = true))
    // 创建相应的结构体类型StructType，即得到rdd转换需要的schema
    val schema: StructType = StructType(fields)
    // 将rdd的每行转换为Row类型
    val rowRDD: RDD[Row] = peopleRdd
      .map(_.split(","))
      .map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim))
    // 创建DataFrame
    val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)
    peopleDF.show()
 }
}