将数据存成数据集的方式是实现数据各种操作非常有效的一种方式。也能够迅速实现数据的导入与导出。
Spark DataFrame提供了registerTempTable这样的接口，可以将数据对象存成临时表，便于后续的各种查询操作等。如select, join等。
以前都是直接从数据中读入数据，生成一个dataframe对象，都没有遇到 table not found的问题。然而今天用手工创建的时候，总是会报这个错误。
res1.registerTempTable("hello") 表示是将res1这个dataframe对象保存成名为hello的临时表。
在spark中，可以先使用toDF("列名1","列名2", ...) 再使用registerTempTable("表名") 对数据进行存储
经过查资料，才发现由于自己的dataframe是用SQLContext创建的，而用HiveContext是无法访问的。这就涉及到registerTempTable生命周期的问题，以前都没细看，其生命周期只在所定义的sqlContext或hiveContext实例之中。换而言之，在一个sqlontext（或hiveContext）中registerTempTable的表不能在另一个sqlContext（或hiveContext）中使用。
因此，HiveContext来创建DataFrame就没有问题。成功解决。