spark三代API比较

spark 第一代API----RDD:

DataFrame核心特征：

1. A list of partitions
2. A function for computing each split
3. A list of dependencies on other RDDs
4. Optionally,a Partitioner for key-value RDDs(e.g. to say the RDD is  hash-partitioned)
5. Optionally,a list of preferred locations to compute each splits on(e.g. block locations for an HDFS file)
   

spark 第二代API----DataFrame:

DataFrame核心特征：

1. 包含了以Row为单位的每行数据的列信息，此时DataFrame就是Table；
2. Tungsten:新的执行引擎；
3. Catalyst:新的语法解析框架

提升计算效率、减少数据读取、底层计算优化

spark 第三代API----DataSet:

DataSet核心价值和好处是：Encoder

1. 编译时的类型安全检查，不需要再执行事情才发现类型不匹配；
2. 性能的极大提升；
3. 内存使用极大降低、减少GC......
4. 极大地减少网络数据的传输......
5. 极大地减少了采用Scala和Java编程的代码的差异性,DataSet还不支持Python 、R

补充：

1. dataSet会同时可以兼顾Functional和Relational Programming;
2. dataSet可以统一流计算、SQ、ML等的API编程
3. dataSet最重要的是效率；底层的Tungsten的优化、Encoder、数据在内存和磁盘的存储等等