這篇文章給大家介紹基于eclipse開發(fā)spark2.0的dataFrame是怎樣的，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

成都創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括科爾沁網(wǎng)站建設(shè)、科爾沁網(wǎng)站制作、科爾沁網(wǎng)頁(yè)制作以及科爾沁網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷策劃等。多年來(lái)，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，科爾沁網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到科爾沁省份的部分城市，未來(lái)相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

前些天準(zhǔn)備研究下spark2.0的spark-sql.

我主要的工具是eclipse

版本是hadoop2.7+spark2.0

廢話少說(shuō)，直接上代碼wordcount

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark._

import org.apache.spark.SparkContext._
import scala.io.Source

/**
  * Created by Administrator on 2016/7/29 0029.
  */
object wordcount2{
def main(args: Array[String]) {

  
   val sparksession=SparkSession.builder()
   .master("local")
   .getOrCreate()
   import sparksession.implicits._
   
  //val ds=sparksession.read.textFile("hdfs://192.168.153.11:9000/user/spark/a.txt").as[String]
  // val ds=sparksession.read.text("file:/D:/a.txt").as[String]
   //var ds = sparksession.read.format("text").load("file:/D:/a.txt").as[String];
  // val ds=sparksession.sparkContext.textFile(args(0)).toDS()
  // val result=ds.flatMap(_.split(" ")).filter(_.length>0).groupBy().count()
    val warehouseLocation ="file:/"  // "hdfs://192.168.21.8:9000/"  //"file:/"
    val sparkSession1 =  SparkSession.builder().master("local").appName("tst").config("spark.sql.warehouse.dir",warehouseLocation).getOrCreate()
  var ds = sparksession.read.format("text").load("file:/D:/a.txt").as[String];
    val counts = ds.flatMap(line => line.split(" "))
   val words = counts.groupByKey(_.toLowerCase())
   val  datas = words.count()
    datas.show()
    //result.show()
    
 //主要注意點(diǎn)是   var ds = sparksession.read.format("text").load("file:/D:/a.txt").as[String];
     //這里load的路徑要注意

}

}

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