todf：
// 構造測試資料，有兩個字段、名字和年齡
val userdata = array(("a", 16), ("b", 21), ("b", 14), ("b", 18))
//建立測試df
val userdf = spark.createdataframe(userdata)
+-----+---+
| ._1| ._2|
+-----+---+
| a | 16|
| b | 21|
| c | 14|
| d | 18|
+-----+---+
.todf("name", "age")
+-----+---+
| name|age|
+-----+---+
| a | 16|
| b | 21|
| c | 14|
| d | 18|
+-----+---+
是否使用todf("","",...)的區別。對於schema完整且有意義的df來說，df.todf不帶引數，有和沒有todf沒有區別。
udf函式：
一種快捷的實現自己想要效果的方法，新手可以試試一些簡單的函式，大神請隨意
val orgudf = udf((str:string) -> str.substring(0,11))
df.count
一般來說，count是統計dataframe內部資料條數的函式，例如：
userdf.count
返回4 數值型別是long
那麼按理說這時候df.count就是乙個數字了，那麼像filter等函式不就是不能做了嘛，你這樣說也沒錯，我之前也是這麼認為的，在spark-shell中也沒能通過。
但今天看到了一段**顛覆了我的認知
在idea開發環境中，df.groupby().count.filter是可行的，
諮詢大神後，他說可能是這種模型的變體
df.groupby().agg(sum()).filter,沒有驗證過，所以且當真吧
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