在Spark Streaming应用程序中，使用Spark workers端的模式创建Dataframe

是通过Spark的分布式计算框架来实现实时数据处理和分析的一种方式。Spark Streaming是Spark的一个组件，它允许开发人员使用类似于批处理的方式来处理实时数据流。

在Spark Streaming应用程序中，可以使用Spark workers端的模式来创建Dataframe。Spark workers是Spark集群中的计算节点，它们负责执行任务和处理数据。通过在Spark workers端创建Dataframe，可以将数据分布式地加载到集群中，并进行并行计算和处理。

创建Dataframe的步骤如下：

1. 首先，需要在Spark Streaming应用程序中导入相关的Spark和Spark Streaming库。
2. 接下来，可以使用Spark Streaming提供的API来定义数据源和数据处理逻辑。可以使用各种数据源，如Kafka、Flume、HDFS等。
3. 然后，可以使用Spark Streaming提供的API将数据流转换为Dataframe。可以使用Spark的SQL API来定义和执行各种数据转换操作，如过滤、聚合、排序等。
4. 最后，可以使用Spark的分布式计算能力来并行处理Dataframe中的数据。可以使用Spark的各种操作，如map、reduce、join等。

使用Spark workers端的模式创建Dataframe的优势包括：

1. 分布式计算：通过在Spark集群中创建Dataframe，可以利用集群的计算资源进行并行计算，从而加快数据处理速度。
2. 实时处理：Spark Streaming提供了实时数据处理的能力，可以将实时数据流转换为Dataframe，并进行实时计算和分析。
3. 灵活性：Spark提供了丰富的API和函数库，可以进行各种数据转换和操作，满足不同场景下的需求。
4. 可扩展性：Spark集群可以根据数据量和计算需求的变化进行动态扩展，从而提供更好的性能和可靠性。

在使用Spark workers端的模式创建Dataframe时，可以考虑使用腾讯云的相关产品，如腾讯云的Spark服务。腾讯云的Spark服务提供了完全托管的Spark集群，可以方便地进行数据处理和分析。具体的产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关页面。