Spark中RDD、DataFrame、DataSet的关系和区别?_大数据培训学什么

　　在Apache Spark中，RDD(Resilient Distributed Dataset)、DataFrame和DataSet都是用于处理分布式数据的抽象概念。它们在Spark中有不同的特点、用途和性能优势。接下来笔者为大家详细解释它们的关系和区别：

　　1.RDD(Resilient Distributed Dataset)

　　RDD是Spark最早引入的概念，它是一个分布式的、不可变的数据集合。RDD允许我们在内存中进行高效的数据处理，以便在分布式集群上进行计算。RDD具有以下特点：

　　·不可变性：一旦创建，RDD的内容不能被修改。如果你想对数据进行变换，需要创建一个新的RDD。

　　·容错性：RDD能够自动恢复数据丢失，保证数据的可靠性。

　　·分区性：RDD将数据分为多个分区，每个分区在集群中的不同节点上存储和处理。

　　·依赖关系：RDD记录了其生成的依赖关系，使得Spark能够在数据丢失时重新计算丢失的数据。

　　2.DataFrame

　　DataFrame是Spark 1.3版本引入的一种数据结构，它将数据组织为一列列的命名字段。DataFrame类似于传统数据库表或数据表，具有以下特点：

　　·命名字段：数据以列的形式存储，每个列都有一个字段名和数据类型。

　　·优化查询：DataFrame允许Spark优化查询计划，以提高查询性能。

　　·支持SQL查询：你可以使用Spark SQL进行SQL查询，从而能够以SQL的方式操作DataFrame。

　　·类型安全：由于有字段名和数据类型，DataFrame可以在编译时捕获一些错误。

　　3.DataSet

　　DataSet是Spark 1.6版本引入的一种数据抽象，它是RDD和DataFrame的结合体，具有以下特点：

　　·类型安全：DataSet提供了编译时的类型检查，可以在一定程度上避免运行时错误。

　　·优化查询：与DataFrame一样，DataSet也能够进行查询优化，提高查询性能。

　　·RDD兼容性：DataSet可以通过将其转换为RDD来获得更大的灵活性。

　　·更多编程语言支持：DataSet支持多种编程语言(如Java、Scala)，而DataFrame主要支持Scala和Python。

　　总结区别：

　　·RDD是最早引入的概念，是一种低级别的抽象，对数据的操作更加灵活，但需要手动管理数据类型和查询优化。

　　·DataFrame是一种高级别的抽象，以列和表的方式组织数据，允许使用SQL查询，具有优化能力，但在类型安全性上稍逊于DataSet。

　　·DataSet是RDD和DataFrame的结合，兼具类型安全性和查询优化，同时支持多种编程语言。

　　在实际应用中，通常推荐使用DataFrame或DataSet，因为它们在大部分场景下能够提供更好的性能和开发便利性。RDD更适合在特定场景下，或需要更底层控制的情况下使用。