Un DataFrame Spark est une collection distribuée de lignes organisées en colonnes nommées et typées, comparable à une table. Il est immuable : chaque opération renvoie un nouveau DataFrame. Spark optimise le plan d'exécution global avant de répartir le calcul sur le cluster.
Exemple
df = spark.read.parquet('ventes.parquet').filter('montant > 100')