一，DataFrame简介：
在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据据集，类似于传统数据库听二维表格，DataFrame带有Schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。
二，准备数据：
注意：json数据的格式，每一行都算是一个节点所以不能有空格，每行只能写一条数据。这里也是按行读入的。

三，代码及过程解释：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;

public class SparkSqlDemo {
    //json数据的格式，每一行都算是一个节点所以不能有空格，每行只能写一条数据
    private static String appName = "Test Spark RDD";
    private static String master = "local";

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.set("spark.testing.memory", "269522560000");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(master, appName, conf);
        System.out.println(  sc );
        //通过sc建立sqlcontext
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
        System.out.println(sqlContext   );
        //建立dataframe
        DataFrame df = sqlContext.read().json("hdfs://192.168.61.128:9000/spark001/people.json");
        //df.show();//展示所有信息
        //df.printSchema();//显示数据的结构
        //df.select(df.col("name")).show(); //条件查旬只显示数据的name
        //条件查旬name age并且所有的age都加1,不会修改原来的数据
        //df.select(df.col("name"), df.col("age").plus(1)).show();

        //数据过滤只查旬比age比21大的数据
        //df.filter(df.col("age").gt(21)).show();
        //按age分组统计个年龄计数
        df.groupBy("age").count().show();
    }

}