Spark 中三种数据处理对象的区别： RDD-Dataset-Dataframe

1，对比表：

	RDD	Dataframe	Dataset
版本	1.0	1.3	1.6
描述	分布式数据集合	行列化的分布式数据集合	RDD 和 DataFrame的结合
数据格式	结构化和非结构化都可以	结构化和半结构化都可以	结构化和非结构化都可以
数据源	多种	多种	多种
不变性和互通性	容易转化为dataframe	转化到dataframe ，失去原RDD.	转化后，原RDD会重新生成
编译类型安全	类型安全	不安全 , 运行时出错	安全
优化器	无内置优化引擎 ,每个 RDD单独优化.	查询经过优化，通过使用 Catalyst optimizer.	和dataframe一样
序列化	使用java 序列化编码数据，花销大；需要在节点之间传输数据及其结构	不需要使用java 序列化编码数据 ，序列化只发生在内存二进制中。	编码器处理 jvm对象和表格的转换，比java 序列化更快
垃圾处理	创建和销毁单个对象时，产生垃圾数据消耗	创建和销毁对象时，不会产生垃圾数据集	不需要jvm垃圾处理
效率	单个对象序列化降低效率	内存内的 序列化消耗小；不需要 反序列化，可直接处理操作序列化数据。	访问单个属性不需要序列化整个对象。
Lazy处理	是	是	是
语言支持	Java Scala Python R	Java Scala Python R	Java Scala
模式预测	人工定义schema	自动发现数据文件模式	自动发现数据文件模式
聚合操作	聚合和分组操作很困难	探索性分析和 聚合统计 性能都 比较好	海量数据聚合比较快

2，适合使用 RDD的场景

　　1，数据是非结构化的，比如 多媒体或者文本流数据

　　2，底层次的转化操作适合使用 low - level API

　　3,  模式不重要的场合 。

3，适合使用 dataset 的场景

　　1,   编译时类型安全对开发者更有效率， 编译器能捕捉大部分错误。

　　2，适合处理结构化 数据和半结构化数据。

　　3，高级API 更容易使用  ， 适合 数据的 高层次处理，列式函数， sql操作。

补充；在spark 2.0 ， 把  DataFrame 和 Dataset 合并到一个类。dataset api具有 Strongly-Typed API 和 Untyped API 2 种形式。 Java   和 Scala使用  Strongly-Typed API ， 但是因为 python 和 R 是动态语言，使用Untyped API 。