Spark SQL 中 dataFrame 学习总结
dataFrame多了数据的结构信息。就是schema。
RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。
DataFrame 提供了详细的结构信息，可以让sparkSQL清楚的知道数据集中包含哪些列，列的名称和类型各是什么?
RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了
比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如
filter下推、裁剪等。
提升执行效率
RDD API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然
带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在
现有RDD API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式
用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark
运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，Spark SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重
用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利
用 DataFrame API进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。
减少数据读取
分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰
当的剪枝。
上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根
据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。
对于一些“智能”数据格 式，Spark SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来
说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等 一些基本
的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接
跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查询条件要求a > 200)。
此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的
列，忽略其余列的数据。
Dataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不
是一个Row。因此具有如下三个特点：
DataSet可以在编译时检查类型
并且是面向对象的编程接口
DataFrame是面向sparkSQL的接口。
DataFrame和dataSet可以相互转化。
df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet，
ds.toDF() 这样可以把DataSet转化为DataFrame。
