方式二：SQL方式操作
1.实例化SparkContext和SparkSession对象
2.创建case class Emp样例类，用于定义数据的结构信息
3.通过SparkContext对象读取文件，生成RDD[String]
4.将RDD[String]转换成RDD[Emp]
5.引入spark隐式转换函数（必须引入）
6.将RDD[Emp]转换成DataFrame
7.将DataFrame注册成一张视图或者临时表
8.通过调用SparkSession对象的sql函数，编写sql语句
9.停止资源
10.具体代码如下：
package com.scala.demo.sql
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.types.{DataType, DataTypes, StructField, StructType}
// 0. 数据分析
// 7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981/2/20,1600,300,30
// 1. 定义Emp样例类
case class Emp(empNo:Int,empName:String,job:String,mgr:String,hiredate:String,sal:Int,comm:String,deptNo:Int)
object Demo02 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 2. 读取数据将其映射成Row对象
val sc = new SparkContext(newSparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("Demo02"))
sc.setLogLevel("WARN")
val mapRdd = sc.textFile("file:///D:\\temp\\emp.csv")
.map(_.split(","))
val rowRDD:RDD[Emp] = mapRdd.map(line => Emp(line(0).toInt, line(1), line(2),line(3), line(4), line(5).toInt, line(6), line(7).toInt))
// 3。创建dataframe
val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()
// 引入spark隐式转换函数
import spark.implicits._
// 将RDD转成Dataframe
val dataFrame = rowRDD.toDF
// 4.2 sql语句操作
// 1、将dataframe注册成一张临时表
dataFrame.createOrReplaceTempView("emp")
// 2. 编写sql语句进行操作
spark.sql("select deptNo,sum(sal) as total from emp group by deptNo order by total desc").show()
// 关闭资源
spark.stop()
sc.stop()
}
}
