现在，我在Spark DataFrame中有数据，我想转换回SQL以进行一些分析。有人知道我该怎么做吗？像df.to_sql（...）？
谢谢！
您可以使用explain操作员，请参阅此链接。
尝试以下：
df.write.option('header','true').saveAsTable("my_sql_table")
然后，您可以使用SQL在My_sql_table上查询。
您可以使用SPARK-SQL将数据框架作为SQL捕获。
val df = Seq(("Edward", 1, 1000,"me1@example.com"),
("Michal",2,15000,"me1@example.com"),
("Steve",3,25000,"you@example.com"),
("Jordan",4,40000, "me1@example.com")).
toDF("Name", "ID", "Salary","MailId")
OR
val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/employee.json")
// Displays the content of the DataFrame to stdout
df.show()
+------+---+------+---------------+
| Name| ID|Salary| MailId|
+------+---+------+---------------+
|Edward| 1| 1000|me1@example.com|
|Michal| 2| 15000|me1@example.com|
| Steve| 3| 25000|you@example.com|
|Jordan| 4| 40000|me1@example.com|
+------+---+------+---------------+
使用$ -Notation
需要此导入import spark.implicits._
// Print the schema in a tree format
df.printSchema()
// Select only the "name" column
df.select("name").show()
// Select employees whose salary > 15000
df.filter($"Salary" > 15000).show()
SPARPSESSION上的SQL函数甚至可以使应用程序以编程方式运行SQL查询，并将结果返回为DataFrame。
// Register the DataFrame as a SQL temporary view
df.createOrReplaceTempView("employee")
val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM employee")
sqlDF.show()
+------+---+------+---------------+
| Name| ID|Salary| MailId|
+------+---+------+---------------+
|Edward| 1| 1000|me1@example.com|
|Michal| 2| 15000|me1@example.com|
| Steve| 3| 25000|you@example.com|
|Jordan| 4| 40000|me1@example.com|
+------+---+------+---------------+
Spark SQL中的临时视图将被播放，如果创建的会话终止，则会消失。如果您想在所有会话之间共享一个临时视图并保持生命直到Spark应用程序终止，则可以创建全局临时视图。
// Register the DataFrame as a global temporary view
df.createGlobalTempView("employee")
// Global temporary view is tied to a system preserved database `global_temp`
spark.sql("SELECT * FROM global_temp.employee").show()
+------+---+------+---------------+
| Name| ID|Salary| MailId|
+------+---+------+---------------+
|Edward| 1| 1000|me1@example.com|
|Michal| 2| 15000|me1@example.com|
| Steve| 3| 25000|you@example.com|
|Jordan| 4| 40000|me1@example.com|
+------+---+------+---------------+
请参阅火花文档。
https://spark.apache.org/docs/2.3.0/sql-programming-guide.html
希望它有帮助！