spark之DataFrame、DataSet、RDD的區別
RDD(彈性分散式資料集)
RDD是Spark中最基本的資料抽象，它代表一個不可變、可分割槽、裡面的元素可平行計算的集合，RDD是Spark Core的底層核心，Spark則是這個抽象方法的實現
DataFrame
上圖直觀地體現了DataFrame和RDD的區別。
左側的RDD[Person]雖然以Person為型別引數，但Spark框架本身不瞭解 Person類的內部結構。
而右側的DataFrame卻提供了詳細的結構資訊，使得Spark SQL可以清楚地知道該資料集中包含哪些列，每列的名稱和型別各是什麼。DataFrame多了資料的結構資訊，即schema。這樣看起來就像一張表了，DataFrame還配套了新的操作資料的方法，DataFrame API（如df.select())和SQL(select id, name from xx_table where …)
DataSet
DataSet是分散式的資料集合。DataSet是在Spark1.6中新增的新的介面。它集中了RDD的優點（強型別和可以用強大lambda函式）以及Spark SQL優化的執行引擎。DataSet可以通過JVM的物件進行構建，可以用函式式的轉換（map/flatmap/filter）進行多種操作
DataSet（dataset中每行資料是個Object）包含了DataFrame的功能，Spark2.0中兩者統一，DataFrame表示為DataSet[Row]，即DataSet的子集
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