- Spark-SQL 开发：
借助 IDEA 开发 Spark-SQL，创建子模块并添加org.apache.spark:spark-sql_2.12:3.0.0依赖。创建SparkConf（设置运行模式和应用名）和SparkSessio（作为 Spark 入口，可读取数据、执行 SQL 查询）配置上下文环境。
RDD、DataFrame、DataSet 转换：三者可相互转换。RDD 可通过toDF转为DataFrame，指定字段名；DataFrame用as转为DataSet，需有对应的样例类。反向转换时，DataSet用toDF转回DataFrame，DataFrame通过rdd获取 RDD，转换过程能发挥不同数据结构优势。
自定义函数
运行代码：
运行结果如下：
- UDF（用户自定义函数）：
可注册自定义函数处理数据。在 Spark 环境中，注册函数如addName后，可在 SQL 查询中调用，对指定字段按自定义逻辑处理。
- UDAF（用户自定义聚合函数）：
用于数据聚合计算，有多种实现方式（RDD与强弱UDAF）。RDD 方式通过映射和规约操作计算；弱类型 UDAF 继承UserDefinedAggregateFunction，自定义输入、缓冲区和返回值的 Schema 及相关操作方法；强类型 UDAF 继承Aggregator，利用样例类和类型系统，实现更简洁安全 。
实验需求：计算平均工资
- 实现方式一：RDD
- 实现方式二：弱类型UDAF
代码：
运行结果：
