• 参数：

        • data：输入数据。可以为一个RDD、一个列表、或者一个pandas.DataFrame

        • schema：给出了DataFrame 的结构化信息。可以为：

          • 为None：此时要求data 是一个RDD，且元素类型为Row、namedtuple、dict 之一。此时结构化信息从data 中推断（推断列名、列类型）
          • 为：此时直接指定了每一列数据的类型。
          • 为pyspark.sql.types.DataType 或者datatype string：此时直接指定了一列数据的类型，会自动封装成pyspqrk.sql.types.StructType（只有一列）。此时要求指定的类型与data 匹配（否则抛出异常）

      • 返回值：一个DataFrame实例

    2. .newSession()：返回一个新的SparkSession实例，它拥有独立的SQLConf、registered temporary views and UDFs，但是共享同样的以及table cache。

    4. .sql(sqlQuery)：查询SQL 并以DataFrame 的形式返回查询结果

    5. .table(tableName)：以的形式返回指定的table