Spark SQL 基本操作
將下列 JSON 格式數據復制到 Linux 系統中，並保存命名為 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":4 , "name":"Jim","age":28 }
{ "id":5 , "name":"Damon" }
{ "id":5 , "name":"Damon" }
寫入/usr/local/sparkdata文件里，命名為employee.json
然后為 employee.json 創建 DataFrame
創建DataFrame：
（1）查詢所有數據：
利用DataFrame的show()方法：df.show()
（2）查詢所有數據並去除重復的數據：
利用distinct()方法去重：df.distinct().show()
（3）查詢所有數據打印時去除id字段：
利用drop()方法去除字段：df.drop("id").show()
（4）篩選出sge>30的記錄：
利用filter()方法篩選數據：df.filter(df(“age”>30)).show()
（5）將數組按age分組：
利用groupBy()方法分組：df.groupBy("age")
（6）將數據按 name 升序排列：
利用sort()方法排序：df.sort(df("name").asc).show()
（7）取出前 3 行數據：
df.head(3)
（8）查詢所有記錄的name列，並為其取名為username：
df.select(df("name")as("username")).show()
（9）查詢年齡age的平均值：
df.agg("age"->"avg").show()
（10） 查詢年齡 age 的最小值：
df.agg("age"->"min").show()
