基于eclipse开发spark2.0的dataFrame是怎样的
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理框架，它支持在分布式环境下处理数据，并且提供了一些API，便于开发人员使用。而Dataframe是Spark的一个重要概念之一，它是一种类似于关系型数据库中表格的数据结构，提供了编程接口和查询语言，方便处理结构化数据。基于Eclipse开发Spark2.0的Dataframe，可以使得开发人员更加方便的进行数据操作。
1.环境配置
在Eclipse中开发Spark需要配置相关插件和环境。首先需要安装Scala IDE插件，以方便在Eclipse中使用Scala语言进行编程。其次需要配置Spark的环境，需要将Spark相关的jar包添加到项目的classpath中，包括core、sql、hive等多个模块。同时，还需要添加Spark SQL相关的依赖库，如hive-exec、hive-metastore等库。以上几个步骤完成后，就可以开始在Eclipse中进行Spark开发。
2.创建Dataframe
在Eclipse中创建Dataframe的方式和在命令行或其他IDE中是一样的。首先需要建立SparkSession对象，同时需要指定使用的Spark SQL版本。如果需要连接外部的数据源，还需要设置相应的数据源地址和参数。创建Dataframe可以通过读入文件、查询数据库等方式实现，具体方式如下：
（1）读入文件
val spark = SparkSession.builder().appName("Spark Dataframe Example").getOrCreate()
val df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("data.csv")
上述代码中，首先建立SparkSession对象spark。然后，使用read().csv()方法读取文件，同时设置头信息和数据类型。最后返回一个Dataframe对象df，用于后续的数据处理。
（2）查询数据库
val spark = SparkSession.builder().appName("Spark Dataframe Example").getOrCreate()
val jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:postgresql:localhost:5432/mydatabase").option("dbtable", "public.mytable").option("user", "myuser").option("password", "mypassword").load()
上述代码中，创建SparkSession对象spark后，使用read().format().option().load()方法设置连接PostgreSQL数据库的相关参数，并查询指定的数据表。返回结果jdbcDF是一个Dataframe对象。
3.操作Dataframe
在Eclipse中操作Dataframe主要利用Spark SQL的API。通过对Dataframe对象使用API中提供的函数，可以对数据进行筛选、过滤、聚合等操作，例如：
val res = df.select("id", "name").filter(col("age") > 18).groupBy("id").agg(sum("salary"))
上述代码中，对Dataframe df进行了选择和过滤，选取id和name列，并将age列大于18的数据筛选出来。然后对id进行分组，并对salary列求和。
4.输出Dataframe
将Dataframe输出到文件或者数据库，可以通过write API实现。例如：
res.write.mode("append").jdbc("jdbc:postgresql:localhost:5432/mydatabase", "public.myresult", props)
上述代码中，Dataframe对象res使用write.jdbc()方法输出到数据库，将结果追加到myresult表中。同时，需要设置输出的URL和数据库登录信息。
总结
在Eclipse中开发Spark2.0的Dataframe，需要先配置Scala IDE插件，然后添加Spark的相关依赖库，并建立SparkSession对象。Dataframe可以通过读入文件或者查询数据库得到，操作Dataframe主要使用Spark SQL的API，通过对Dataframe进行选择、过滤、聚合等操作，最后使用write API输出结果。这样，可以方便地在Eclipse中进行Spark开发，便于调试和管理。