解决Spark中无法调用toDF方法

导入以下代码：

//导入隐饰操作，否则RDD无法调用toDF方法  
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder.master("local[4]").getOrCreate
import spark.implicits._

或者使用直接createDataFrame方法代替toDF，将Spark中将RDD转换成DataFrame。代码如下：

//StructType and convert RDD to DataFrame  

val schema = StructType(  
  Seq(  
    StructField("name",StringType,true)            
    ,StructField("age",IntegerType,true)  
  )  
) 
 
val rowRDD = sparkSession.sparkContext  
  .textFile("/tmp/people.txt",2) 
  .map( x => x.split(",")).map( x => Row(x(0),x(1).trim().toInt))    
sparkSession.createDataFrame(rowRDD,schema)  
}  

}