“Spark Legirls”可能是一个特定领域的术语或是一个误解，因为Spark是一个广泛使用的数据处理框架，而“Legirls”通常与娱乐或特定社交群体相关联。因此，这里我将解释如何在Spark中进行数据导入导出，这是在任何大数据处理场景中都非常有用的技能。
在Spark中，数据导入主要通过spark.read()方法实现，支持从多种数据源读取数据，如CSV、JSON、Parquet等。例如，从CSV文件读取数据的代码如下：
val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path_to_csv_file")
数据导出可以通过spark.write()方法实现，支持将数据保存为多种格式，包括文本文件、Parquet文件、Avro文件等，并写入到HDFS、S3等文件系统中。例如，将DataFrame保存为Parquet文件的代码如下：
df.write.format("parquet").save("path_to_save_parquet")
通过上述方法，可以在Spark中高效地进行数据的导入导出操作，从而满足各种大数据处理需求。