SparkSQL编程之RDD、DataFrame、DataSet区别与共性
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。
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 _=>
""
}三者的区别
1. RDD:
1）RDD一般和spark mlib同时使用
2）RDD不支持sparksql操作
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，如：
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，如：
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://hadoop102:9000/test")
datawDF.write.format("com.atguigu.spark.csv").mode(SaveMode.Overwrite).options(saveoptions).save()//读取
val options = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://hadoop102:9000/test")
val datarDF= spark.read.options(options).format("com.atguigu.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。
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。
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