火花createDataFrame（）不使用Seq RDD

Question

CreateDataFrame接受2个参数，一个rdd和模式。

我的图式是这样的

<代码>val schemas=结构类型（Seq（StructField（“number”，IntegerType，false），StructField（“notation”，StringType，false）））

在一种情况下，我能够从RDD创建数据帧，如下所示：

`val data1=Seq(Row(1,"one"),Row(2,"two"))

val rdd=spark.sparkContext.parallelize(data1)

val final_df= spark.createDataFrame(rdd,schemas)`

在以下其他情况下。。我不能

`val data2=Seq((1,"one"),(2,"two"))

val rdd=spark.sparkContext.parallelize(data2)

val final_df= spark.createDataFrame(rdd,schemas)`

data2不能成为Dataframe的有效rdd有什么错？

但是我们可以使用toDF（）和data2创建数据帧，但不能创建CreateDataFrame。

val data2\u DF=序列（（1，“一”），（2，“二”））。toDF（“数字”、“符号”）

请帮助我理解这种行为。

创建dataframe时是否强制执行行？

Answer 1

在第二种情况下，只需执行以下操作：

val final_df = spark.createDataFrame(rdd)

因为您的RDD是Tuple2的RDD（这是一个产品），所以模式在编译时是已知的，所以不需要指定模式