从单个字符串创建Spark DataFrame

Question

我尝试使用硬编码字符串并将其转换为1行Spark DataFrame（具有StringType类型的单列），以便：

String fizz = "buzz"

使用.show()方法的DataFrame会产生这样的结果：

+-----+
| fizz|
+-----+
| buzz|
+-----+

到目前为止，我最好的尝试是：

val rawData = List("fizz")
val df = sqlContext.sparkContext.parallelize(Seq(rawData)).toDF()

df.show()

但是我得到以下编译器错误：

java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.sql.types.ArrayType cannot be cast to org.apache.spark.sql.types.StructType
    at org.apache.spark.sql.SQLContext.createDataFrame(SQLContext.scala:413)
    at org.apache.spark.sql.SQLImplicits.rddToDataFrameHolder(SQLImplicits.scala:155)

关于我出错的地方的任何想法？另外，如何将"buzz"设置为fizz列的行值？

更新

尝试：

sqlContext.sparkContext.parallelize(rawData).toDF()

我得到的DF看起来像：

+----+
|  _1|
+----+
|buzz|
+----+

Answer 1

尝试：

sqlContext.sparkContext.parallelize(rawData).toDF()

在2.0中你可以：

import spark.implicits._

rawData.toDF

可选择为toDF提供一系列名称：

sqlContext.sparkContext.parallelize(rawData).toDF("fizz")