spark.createDataFrame（）vs sqlContext.createDataFrame（）[复制]
有人能给我解释一下spark之间的区别吗。createDataFrame（）和sqlContext。createDataFrame（）？我见过这两种用法，但不了解确切的区别或何时使用。
共有1个答案
我假设您使用的是版本超过2的Spark，因为在第一种方法中，您似乎指的是仅在版本2之后可用的Spark会话
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<代码>火花。createDataFrame（…） 是在spark 2中创建df的首选方法。请参阅链接文档以查看可能的用法，因为它是一个重载方法。
sqlContext.createDataFrame（...）（火花版本-1.6）是在火花1. x中创建df的常用方法。正如您可以在链接的留档中阅读的那样，它在火花2. x中被弃用，并且仅为向后兼容而保留
Spark 1中使用结构化数据（行和列）的入口点。十、
从Spark 2.0开始，这将被SparkSession取代。然而，为了向后兼容，我们将类保留在这里。
因此，为了回答您的问题，您可以在Spark 2. x中同时使用两种方式（尽管第二种方式已被弃用，因此强烈建议使用第一种方式），并且您只能使用第二种方式，前提是您被Spark 1. x卡住了
编辑：SparkSession实现（即源代码）和SQLContext实现
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