SchemaRDD在Spark SQL中已经被我们使用到，这篇文章简单地介绍一下如果将标准的RDD(org.apache.spark.rdd.RDD)转换成SchemaRDD，并进行SQL相关的操作。

scala> val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
sqlContext: org.apache.spark.sql.SQLContext = org.apache.spark.sql.SQLContext@6edd421f

scala> case class Person(name: String, age:Int)
defined class Person

scala> var people = sc.textFile("/home/iteblog/person.txt")
        |  .map(_.split(",")).map(p => Person(p(0), p(1).trim.toInt))
people: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] = MappedRDD[3] at map at <console>:14

scala> people.registerTempTable("people")
<console>:17: error: value registerTempTable is not a 
   member of org.apache.spark.rdd.RDD[Person]
              people.registerTempTable("people")
                     ^

　　这是因为people是普通的RDD，而registerTempTable函数不属于RDD类，只有通过SchemaRDD的实例才可以调用，所以这么调用会出现错误，解决办法有两个：
　　（1）registerTempTable函数是SQLContext类中的，所以我们可以将people转换成SchemaRDD，如下：

/**
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 * Time: 下午10:16
 * bolg: 
 * 本文地址：/archives/1224
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 */
scala> val peopleSchema = sqlContext.createSchemaRDD(people)
peopleSchema: org.apache.spark.sql.SchemaRDD = 
SchemaRDD[29] at RDD at SchemaRDD.scala:103
== Query Plan ==
== Physical Plan ==
ExistingRdd [name#4,age#5], MapPartitionsRDD[28] at
 mapPartitions at basicOperators.scala:217

scala> peopleSchema.registerTempTable("people")
warning: there were 1 deprecation warning(s); re-run with -deprecation for details

　　这么调用就可以将people转成SchemaRDD。
　　（2）、上面的方法是通过显示地调用sqlContext.createSchemaRDD将普通的RDD转成SchemaRDD。其实我们还可以通过Scala的隐式语法来进行转换。我们先来看看createSchemaRDD函数的定义

/**
* Creates a SchemaRDD from an RDD of case classes.
*
* @group userf
*/
implicit def createSchemaRDD[A <: Product: TypeTag](rdd: RDD[A]) = {
    SparkPlan.currentContext.set(self)
    new SchemaRDD(this, SparkLogicalPlan(ExistingRdd.fromProductRdd(rdd))(self))
}

　　在定义createSchemaRDD的时候用到了implicit 关键字，所以我们在使用的时候可以通过下面语句使用

scala> import sqlContext.createSchemaRDD
import sqlContext.createSchemaRDD

scala> people.registerAsTable("people")
warning: there were 1 deprecation warning(s); re-run with -deprecation for details

　　这样就隐身地将people转换成SchemaRDD了。这是因为Spark可以隐式地将包含case class的RDD转换成SchemaRDD。