1.Spark SQL出现的 原因是什么?

Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。简而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。
sparkSQL提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。

2.用spark.read 创建DataFrame

3.观察从不同类型文件创建DataFrame有什么异同?

 

 txt文件：创建的DataFrame数据没有结构

 

json文件：创建的DataFrame数据有结构

 

4.观察Spark的DataFrame与Python pandas的DataFrame有什么异同？