DataFrame它不是Spark SQL提出的，而是早起在R、Pandas语言就已经有了的。

 

A Dataset is a distributed collection of data：分布式的数据集

A DataFrame is a Dataset organized into named columns.

以列（列名、列的类型、列值）的形式构成的分布式数据集，按照列赋予不同的名称

 

student

id:int

name:string

city:string

 

It is conceptually equivalent to a table in a relational database

or a data frame in R/Python

 

RDD：

    java/scala  ==> jvm

    python ==> python runtime

 

DataFrame:

    java/scala/python ==> Logic Plan

 

DataFrame和RDD互操作的两种方式：

1）反射：case class   前提：事先需要知道你的字段、字段类型    

2）编程：Row          如果第一种情况不能满足你的要求（事先不知道列）

3) 选型：优先考虑第一种

 

val rdd = spark.sparkContext.textFile("file:///home/hadoop/data/student.data")

 

DataFrame = Dataset[Row]

Dataset：强类型  typed  case class

DataFrame：弱类型   Row

 

SQL:

    seletc name from person;  compile  ok, result no

 

DF:

    df.select("name")  compile no

    df.select("nname")  compile ok  

 

DS:

    ds.map(line => line.itemid)  compile no