Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别 ？
今天的三个问题是：
1.Spark1.0和2.0有什么区别？（真心不想重装2.0，但是没有办法啊）
2.Spark RDD、DataFrame和DataSet的区别 ？（往期第33题写过一次，但没有解释清楚）
3.如何选择RDD还是DataFrame/DataSet？
话不多说，直接上干货，最后附上了原文参考文献，觉得有翻译不到位的地方可以看看原文，欢迎各位指出更正。
首先，Spark RDD、DataFrame和DataSet是Spark的三类API，下图是他们的发展过程：
DataFrame是spark1.3.0版本提出来的，spark1.6.0版本又引入了DateSet的，但是在spark2.0版本中，DataFrame和DataSet合并为DataSet。
那么你可能会问了：那么，在2.0以后的版本里，RDDs是不是不需要了呢？
答案是：NO！首先，DataFrame和DataSet是基于RDDs的，而且这三者之间可以通过简单的API调用进行无缝切换。
下面，依次介绍这三类API的特点
一、RDD
RDD的优点：
1.相比于传统的MapReduce框架，Spark在RDD中内置很多函数操作，group，map，filter等，方便处理结构化或非结构化数据。
2.面向对象编程，直接存储的java对象，类型转化也安全
RDD的缺点：
1.由于它基本和hadoop一样万能的，因此没有针对特殊场景的优化，比如对于结构化数据处理相对于sql来比非常麻烦
2.默认采用的是java***方式，序列化结果比较大，而且数据存储在java堆内存中，导致gc比较频繁
二、DataFrame
DataFrame的优点：
1.结构化数据处理非常方便，支持Avro, CSV, elastic search, and Cassandra等kv数据，也支持HIVE tables, MySQL等传统数据表
2.有针对性的优化，如采用Kryo序列化，由于数据结构元信息spark已经保存，序列化时不需要带上元信息，大大的减少了序列化大小，而且数据保存在堆外内存中，减少了gc次数,所以运行更快。
3.hive兼容，支持hql、udf等
DataFrame的缺点：
1.编译时不能类型转化安全检查，运行时才能确定是否有问题
2.对于对象支持不友好，rdd内部数据直接以java对象存储，dataframe内存存储的是row对象而不能是自定义对象
三、DateSet
DateSet的优点：
1.DateSet整合了RDD和DataFrame的优点，支持结构化和非结构化数据
2.和RDD一样，支持自定义对象存储
3.和DataFrame一样，支持结构化数据的sql查询
4.采用堆外内存存储，gc友好
5.类型转化安全，代码友好
四、new DateSet
自Spark2.0之后，DataFrame和DataSet合并为更高级的DataSet，新的DataSet具有两个不同的API特性：1.非强类型(untyped)，DataSet[Row]是泛型对象的集合，它的别名是DataFrame；2.强类型(strongly-typed)，DataSet[T]是具体对象的集合，如scala和java中定义的类
注: 因为Python和R没有编译阶段，所以只有无类型的API，即DataFrame。
1.静态类型和运行时类型安全
例如，在用Spark SQL进行查询时，直到运行时才会发现（syntax error）语法错误（这样成本太高），而采用DataFrame和DataSet时，可以在编译时就可以发现错误（从而节省开发时间和成本）。换句话说，如果你在DataFrame中调用的一个函数不是API的一部分，编译器会捕获这个错误。但是，对于一个不存在的列名，在编译期是检测不出来的。
由于DataSet都表示为lambda匿名函数和JVM类型对象，所以编译时会检测到类型参数的任何不匹配。另外，在使用DataSet时，也可以在编译时检测到分析错误，从而节省开发人员的时间和成本。
2.结构化和半结构化数据的高级抽象和自定义视图
DataFrames作为一个行式数据集的集合，可以将半结构化的数据以结构化的视图呈现出来。例如，您有一个海量的物联网设备数据集，以JSON表示。由于JSON是一种半结构化的格式，可以通过DataSet[DeviceIoTData]将强类型数据表达出来。
JSON串：{"device_id": 198164, "device_name": "sensor-pad-198164owomcJZ", "ip": "80.55.20.25", "cca2": "PL", "cca3": "POL", "cn": "Poland", "latitude": 53.080000, "longitude": 18.620000, "scale": "Celsius", "temp": 21, "humidity": 65, "battery_level": 8, "c02_level": 1408, "lcd": "red", "timestamp" :1458081226051}
可以通过Scala定义一个类-DeviceIoTData：
case class DeviceIoTData (battery_level: Long, c02_level: Long, cca2: String, cca3: String, cn: String, device_id: Long, device_name: String, humidity: Long, ip: String, latitude: Double, lcd: String, longitude: Double, scale:String, temp: Long, timestamp: Long)
这样，我们就可以从JSON文件中读取数据了：
// read the json file and create the dataset from the case class DeviceIoTData
// ds is now a collection of JVM Scala objects DeviceIoTData
val ds = spark.read.json(“/databricks-public-datasets/data/iot/iot_devices.json”).as[DeviceIoTData]
上述代码，经历了三段过程：
1.Spark读取了JSON文件，并根据定义的结构，创建了一个DataFrame的数据集
2.在这个DataFrame的数据集，即Dataset[Row]中，实际是一个个的行对象，因为它并不知道各自的类型
3.最后，spark将Dataset[Row]转换为Dataset[DeviceIoTData]，每一行数据被转化为了一个个的实例对象
3.API结构的易用性
虽然结构化会限制Spark对数据的操作，但是DataSet引入了丰富的API来对高结构化的数据进行控制，例如，在进行agg, select, sum, avg, map, filter, 或者groupBy操作时，DataSet比RDD更简单。
// This operation results in another immutable Dataset. The query is simpler to //read,andexpressive
val dsAvgTmp = ds.filter(d => {d.temp > 25}).map(d => (d.temp, d.humidity, d.cca3)).groupBy($"_3").avg()
//display the resulting dataset
display(dsAvgTmp)
4.性能和优化
因为DataFrame和DataSet的API是建立在Spark SQL引擎之上的，无论是java、scala还是python，所有涉及到关系型查询的语句，都会经历相同的逻辑优化和执行计划。不同的是， Dataset[T]类的API更适合数据工程任务，Dataset[Row]（即DataFrame）类的API则更适合交互式分析。而且，spark作为一种编译器可以理解DataSet中的JVM对象，可以通过Tungsten编码，将这些对象进行快速的序列化和反序列化。
五、我们应该什么时候使用DataFrame或DataSet呢？
1.如果你想要丰富的语义、高层次的抽象，和特定情景的API，使用DataFrame或DataSet。
2.如果你的处理要求涉及到filters, maps, aggregation, averages, sum, SQL queries, columnar access或其他lambda匿名函数，使用DataFrame或DataSet。
3.如果希望在编译时获得更高的类型安全性，需要类型化的JVM对象，利用Tungsten编码进行高效的序列化、反序列化，使用DataSet。
4.如果你想统一和简化spark的API，使用DataFrame或DataSet。
5.如果你是一个R用户，使用DataFrame。
6.如果你是一个Python用户，使用DataFrame，如果你需要更多的控制功能，尽量回到RDD。
注意：如果想从DataFrame或DataSet回到RDD，记得调用.rdd这个方法，如：
// select specific fields from the Dataset, apply a predicate using the where() method,
// convert to an RDD, and show first 10 RDD rows
val deviceEventsDS = ds.select($"device_name", $"cca3", $"c02_level").where($"c02_level" > 1300)
// convert to RDDs and take the first 10 rows
val eventsRDD = deviceEventsDS.rdd.take(10)
六、如何选择RDD还是DataFrame/DataSet？
前者提供低级别的功能和更多的控制，后者允许自定义视图和结构，提供高级和特定领域的操作，节省空间，并能够以极高的速度执行。
参考资料：
1.https://www.zhihu.com/question/48684460
2.https://databricks.com/blog/2016/07/14/a-tale-of-three-apache-spark-apis-rdds-dataframes-and-datasets.html
以上.
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