共性：

　　　　1、都是spark平台下的分布式弹性数据集

　　　　2、都有惰性机制，创建、转换如map操作时不会立即执行，遇到foreach等Action算子时才开始运算。

　　　　3、都会自动缓存计算

　　　　4、都有partition概念

　　区别：

　　　　1、RDD不支持sparkSQL操作

　　　　2、DF每一行类型固定为Row，只有通过解析才能获取值。如 line.getAs[String]("col1")

　　　　3、DF和DS支持sparkSQL

　　　　4、DF和DS支持方便地保存文件格式，可以直接指定。

　　　　5、DF每一行类型不固定，所以在Scala中用case class作模式匹配来校正

　　　　6、DS效率最高

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