Create Spark DataFrame From List

output.txt

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|  x|  y|
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|  1|  0|
|  2|  0|
|  3|  0|
|  4|  0|
|  5|  0|
|  6|  0|
|  7|  0|
|  8|  0|
|  9|  0|
| 10|  1|
| 11|  1|
| 12|  1|
| 13|  1|
| 14|  1|
| 15|  1|
| 16|  1|
| 17|  1|
| 18|  1|
| 19|  1|
| 20|  2|
| 21|  2|
| 22|  2|
| 23|  2|
| 24|  2|
| 25|  2|
| 26|  2|
| 27|  2|
| 28|  2|
| 29|  2|
| 30|  3|
| 31|  3|
| 32|  3|
| 33|  3|
| 34|  3|
| 35|  3|
| 36|  3|
| 37|  3|
| 38|  3|
| 39|  3|
| 40|  4|
| 41|  4|
| 42|  4|
| 43|  4|
| 44|  4|
| 45|  4|
| 46|  4|
| 47|  4|
| 48|  4|
| 49|  4|
| 50|  5|
| 51|  5|
| 52|  5|
| 53|  5|
| 54|  5|
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| 58|  5|
| 59|  5|
| 60|  6|
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| 77|  7|
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| 82|  8|
| 83|  8|
| 84|  8|
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| 87|  8|
| 88|  8|
| 89|  8|
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| 91|  9|
| 92|  9|
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| 94|  9|
| 95|  9|
| 96|  9|
| 97|  9|
| 98|  9|
| 99|  9|
|100| 10|
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test.scala

import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.types._

val data = (1 to 100).toList.map{ x=> List(x,x/10) }.map{ x:List[Int] => Row.fromSeq(x)}
val rdd = spark.sparkContext.makeRDD(data)
val cols = List(StructField("x", IntegerType, false), StructField("y", IntegerType,false))
val df = spark.createDataFrame(rdd, StructType(cols))
df.show(100)