这篇文章主要介绍“Spark-SQL的基本使用方法”，在日常操作中，相信很多人在Spark-SQL的基本使用方法问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Spark-SQL的基本使用方法”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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官方文档地址http://spark.apache.org/docs/latest/sql-getting-started.html
官方提供的测试数据文件http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz
解压当前文件夹examples/src/main/resources
##SparkSession
通过SparkSession.builder()创建

import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark = SparkSession  .builder()  .appName("Spark SQL basic example")  .config("spark.some.config.option", "some-value")  .getOrCreate()// For implicit conversions like converting RDDs to DataFramesimport spark.implicits._

读取json文件

package cn.bx.sparkimport org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}object SparkSessionApp {  def main(args: Array[String]): Unit = {    val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("SparkSessionApp").master("local[*]").getOrCreate()    val people: DataFrame = spark.read.json("resources/people.json")    people.show()    spark.stop()  }}

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到此，关于“Spark-SQL的基本使用方法”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

当前标题：Spark-SQL的基本使用方法
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