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  本片博文为大家带来的是RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别。

  在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：

  RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)

  如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。
在后期的 Spark 版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的 API 接口。

一. 三者的共性

1. RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利

2. 三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算。

3. 三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出

4. 三者都有partition的概念

5. 三者有许多共同的函数，如map, filter，排序等

6. 在对 DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持 import spark.implicits._

7. DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型

// DataFrame:  testDF.map{ case Row(col1:String,col2:Int)=> println(col1);println(col2)         col1       case _=> "" } // Dataset: case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型     testDS.map{ case Coltest(col1:String,col2:Int)=> println(col1);println(col2)         col1       case _=> "" } 

二. 三者的区别

2.1 RDD

1. RDD一般和spark mlib同时使用

2. RDD不支持sparksql操作

2.2 DataFrame

1. 与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值，

testDF.foreach{   line =>     val col1=line.getAs[String]("col1")     val col2=line.getAs[String]("col2") } 

2. DataFrame与DataSet一般不与 spark mlib 同时使用

3. DataFrame与DataSet均支持 SparkSQL 的操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作

dataDF.createOrReplaceTempView("tmp") spark.sql("select  ROW,DATE from tmp where DATE is not null order by DATE").show(100,false) 

4. DataFrame与DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然

//保存 val saveoptions = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "t", "path" -> "hdfs://hadoop002:9000/test") datawDF.write.format("com.buwenbuhuo.spark.csv").mode(SaveMode.Overwrite).options(saveoptions).save() //读取 val options = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "t", "path" -> "hdfs://hadoop002:9000/test") val datarDF= spark.read.options(options).format("com.buwenbuhuo.spark.csv").load() 

  利用这样的保存方式，可以方便的获得字段名和列的对应，而且分隔符（delimiter）可以自由指定。

2.3 DataSet

1. Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。 DataFrame其实就是DataSet的一个特例

2. DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而Dataset中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息

case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型 /**  rdd  ("a", 1)  ("b", 1)  ("a", 1) **/ val test: Dataset[Coltest]=rdd.map{line=> Coltest(line._1,line._2) }.toDS test.map{       line=> println(line.col1) println(line.col2) } 

  可以看出，Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题

三. 三者的互相转换

  本次的就到这里了,

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