SparkSql------RDD、DataFrame、DataSet
RDD
RDD是一个懒执行的不可变的可以支持Functional(函数式编程)的并行数据集合。
RDD的最大好处就是简单，API的人性化程度很高。
RDD的劣势是性能限制，它是一个JVM驻内存对象，这也就决定了存在GC的限制和数据增加时Java序列化成本的升高。
DataFrame
简单来说DataFrame是RDD+Schema的集合
什么是Schema?
之前我们学习过MySQL数据库,在数据库中schema是数据库的组织和结构模式中包含了schema对象，可以是表(table)、列(column)、数据类型(data type)、视图(view)、存储过程(stored procedures)、关系(relationships)、主键(primary key)、外键(foreign key)等,Sechema代表的就是一张表
与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。由于与R和Pandas的DataFrame类似，Spark DataFrame很好地继承了传统单机数据分析的开发体验。
DataFrame是为数据提供了Schema的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待
DataFrame也是懒执行的。
性能上比RDD要高，主要有两方面原因：
定制化内存管理
优化的执行计划
Dataset
是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象
用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。
Dataset支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。
样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。
Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。Row是一个类型，跟Car、Person这些的类型一样，所有的表结构信息我们都用Row来表示。
DataSet是强类型的。比如可以有Dataset[Car]，Dataset[Person].
ps:DataSet[Row]这个类似于我们学习的泛型Row就是泛型类型
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，极端情况下，如果代码里面有创建、转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过.
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
7、DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型
三者的区别
RDD
1、RDD一般和spark mlib同时使用
2、RDD不支持sparksql操作
DataFrame
1、与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值每一列的值没法直接访问
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
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
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。
Dataset
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
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