从单个字符串创建 Spark DataFrame

我正在尝试采用硬编码字符串并将其转换为 1 行 Spark DataFrame（具有单列类型StringType）这样：

String fizz = "buzz"

将得到一个 DataFrame，其.show()方法如下：

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

迄今为止我最好的尝试是：

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

df.show()

但我收到以下编译器错误：

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)

关于我哪里出了问题有什么想法吗？另外，我该如何设置"buzz"作为行值fizz column?

Update:

Trying:

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

我得到的 DF 看起来像：

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

Try:

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

在 2.0 中您可以：

import spark.implicits._

rawData.toDF

（可选）提供一系列名称toDF:

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