从Spark2.0以上版本开始，Spark使用全新的SparkSession接口替代Spark1.6中的SQLContext及HiveContext接口来实现其对数据加载、转换、处理等功能。SparkSession实现了SQLContext及HiveContext所有功能。
SparkSession支持从不同的数据源加载数据，并把数据转换成DataFrame，并且支持把DataFrame转换成SQLContext自身中的表，然后使用SQL语句来操作数据。SparkSession亦提供了HiveQL以及其他依赖于Hive的功能的支持。
下面我们就介绍如何使用SparkSession来创建DataFrame。
请进入Linux系统，打开"终端"，进入Shell命令提示符状态。
首先，请找到样例数据。 Spark已经为我们提供了几个样例数据，就保存在"/usr/local/spark/examples/src/main/resources/"这个目录下，这个目录下有两个样例数据people.json和people.txt。
people.json文件的内容如下：
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}
people.txt文件的内容如下：
```
Michael, 29
Andy, 30