如何在Scala中从一个数组创建DataFrame？

在Scala中，可以使用Spark SQL库中的createDataFrame方法从一个数组创建DataFrame。下面是一个完整的示例代码：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType, IntegerType}

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Create DataFrame from Array")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 定义数组
val data = Array(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35))

// 定义结构类型
val schema = StructType(Seq(
  StructField("name", StringType, nullable = true),
  StructField("age", IntegerType, nullable = true)
))

// 将数组转换为RDD[Row]
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data).map(row => Row(row._1, row._2))

// 创建DataFrame
val df = spark.createDataFrame(rdd, schema)

// 显示DataFrame内容
df.show()

在上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后定义了一个包含姓名和年龄的数组。接下来，定义了一个结构类型，其中包含了两个字段的名称和类型。然后，将数组转换为RDD[Row]，并使用结构类型创建DataFrame。最后，使用show方法显示DataFrame的内容。

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