跟關係資料庫的表(Table)一樣，DataFrame是Spark中對帶模式(schema)行列資料的抽象。DateFrame廣泛應用於使用SQL處理大資料的各種場景。建立DataFrame有很多種方法，比如從本地List建立、從RDD建立或者從源資料建立，下面簡要介紹建立DataFrame的三種方法。

方法一，Spark中使用toDF函式建立DataFrame

通過匯入(importing)Spark sql implicits, 就可以將本地序列(seq), 陣列或者RDD轉為DataFrame。只要這些資料的內容能指定資料型別即可。

本地seq + toDF建立DataFrame示例：

import sqlContext.implicits._
val df = Seq(
  (1, "First Value", java.sql.Date.valueOf("2010-01-01")),
  (2, "Second Value", java.sql.Date.valueOf("2010-02-01"))
).toDF("int_column", "string_column", "date_column")

注意：如果直接用toDF()而不指定列名字，那麼預設列名為"_1", "_2", ...

通過case class + toDF建立DataFrame的示例

// sc is an existing SparkContext.
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
// this is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.
import sqlContext.implicits._

// Define the schema using a case class.
// Note: Case classes in Scala 2.10 can support only up to 22 fields. To work around this limit,
// you can use custom classes that implement the Product interface.
case class Person(name: String, age: Int)

// Create an RDD of Person objects and register it as a table.
val people = sc.textFile("examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt)).toDF()
people.registerTempTable("people")

// 使用 sqlContext 執行 sql 語句.
val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")

// 注：sql()函式的執行結果也是DataFrame，支援各種常用的RDD操作.
// The columns of a row in the result can be accessed by ordinal.
teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)
 

方法二，Spark中使用createDataFrame函式建立DataFrame

在SqlContext中使用createDataFrame也可以建立DataFrame。跟toDF一樣，這裡建立DataFrame的資料形態也可以是本地陣列或者RDD。

通過row+schema建立示例

import org.apache.spark.sql.types._
val schema = StructType(List(
    StructField("integer_column", IntegerType, nullable = false),
    StructField("string_column", StringType, nullable = true),
    StructField("date_column", DateType, nullable = true)
))

val rdd = sc.parallelize(Seq(
  Row(1, "First Value", java.sql.Date.valueOf("2010-01-01")),
  Row(2, "Second Value", java.sql.Date.valueOf("2010-02-01"))
))
val df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)
 

方法三，通過檔案直接建立DataFrame

使用parquet檔案建立

val df = sqlContext.read.parquet("hdfs:/path/to/file")

使用json檔案建立

val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")

// Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show()
// +----+-------+
// | age|   name|
// +----+-------+
// |null|Michael|
// |  30|   Andy|
// |  19| Justin|
// +----+-------+

使用csv檔案,spark2.0+之後的版本可用

//首先初始化一個SparkSession物件
val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder
        .master("local")
        .appName("Spark CSV Reader")
        .getOrCreate;

//然後使用SparkSessions物件載入CSV成為DataFrame
val df = spark.read
        .format("com.databricks.spark.csv")
        .option("header", "true") //reading the headers
        .option("mode", "DROPMALFORMED")
        .load("csv/file/path"); //.csv("csv/file/path") //spark 2.0 api

df.show()

補充：spark資料集的演變：