Spark-sql实验5.1

将下列 json 数据复制到你的 ubuntu 系统/usr/local/spark 下，并保存命名为 employee.json。   { "id":1 ,"name":" Ella","age":36 } { "id":2,"name":"Bob","age":29 } { "id":3 ,"name":"Jack","age":29 } { "id":4 ,"name":"Jim","age":28 } { "id":5 ,"name":"damon" } { "id":5 ,"name":"damon" } 首先为 employee.json 创建 DataFrame，并写出 Scala 语句完成下列操作： 创建 DataFrame

scala> import org.apache.spark.sql.SparkSession
scala> val spark=SparkSession.builder().getorCreate()
scala> import spark.implicits._
scala> val df = spark.read.json("file:///usr/local/spark/employee.json")

　　

(1) 查询 DataFrame 的所有数据
答案：scala> df.show()
(2) 查询所有数据，并去除重复的数据
答案：scala> df.distinct().show()
(3) 查询所有数据，打印时去除 id 字段
答案：scala> df.drop("id").show()
(4) 筛选 age>20 的记录
答案：scala> df.filter(df("age") > 30 ).show()
(5) 将数据按 name 分组
答案：scala> df.groupBy("name").count().show()
(6) 将数据按 name 升序排列
答案：scala> df.sort(df("name").asc).show()
(7) 取出前 3 行数据
答案：scala> df.take(3) 或 scala> df.head(3)
(8) 查询所有记录的 name 列，并为其取别名为 username
答案：scala> df.select(df("name").as("username")).show()
(9) 查询年龄 age 的平均值
答案：scala> df.agg("age"->"avg")
(10) 查询年龄 age 的最小值
答案：scala> df.agg("age"->"min")