在翻阅一些代码的时候，schema算子好像没碰到过，比较好奇structField这个类型，为什么可以直接用name参数，就翻阅了下资料：
在 Apache Spark 中，DataFrame 是一种分布式的数据集，它是以类似于关系型数据库表的形式组织的分布式数据集合。schema 函数用于获取 DataFrame 的模式（Schema），也就是 DataFrame 中的列和它们的数据类型。
具体而言，schema 函数返回一个 StructType 对象，该对象描述了 DataFrame 的列名和每列的数据类型。StructType 是一个 Spark SQL 中的结构类型，由多个 StructField 组成，每个 StructField 表示 DataFrame 的一列。每个 StructField 包含列名、数据类型和一个标志，指示是否允许该列的值为空。
以下是使用 schema 函数的简单示例：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder().appName("example").getOrCreate()
// 创建一个简单的 DataFrame
val data = Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 22))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age")
// 获取 DataFrame 的模式
val schema = df.schema
// 打印模式信息
schema.printTreeString()
在上述示例中，df.schema 返回一个 StructType 对象，该对象描述了 DataFrame 的模式。通过调用 printTreeString() 方法，你可以看到模式的结构，包括列名和数据类型。示例中的输出可能类似于：
root
|-- name: string (nullable = true)
|-- age: integer (nullable = true)
这表示 DataFrame 有两列，一列名为 "name"，数据类型为字符串，另一列名为 "age"，数据类型为整数。nullable = true 表示这两列允许为空。
总体而言，schema 函数是了解和验证 DataFrame 结构的有用工具。你可以使用它来检查 DataFrame 中列的名称和数据类型，以确保它们符合预期。
翻阅源码后：
也是发现了这个类的最主要的三个参数：name、dataType、nullable
这也解释了上面疑问的代码：直接可以调用这个（样例）类的name参数
