RDD和DataFrame和DataSet的关系是什么？

共性：

1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利

2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建、转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过，

map中的println("运行")并不会运行

3、三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出

4、三者都有partition的概念

这样对每一个分区进行操作时，就跟在操作数组一样，不但数据量比较小，而且可以方便的将map中的运算结果拿出来，如果直接用map，map中对外面的操作是无效的，

不使用partition时，对map之外的操作无法对map之外的变量造成影响

5、三者有许多共同的函数，如filter，sort等

6、在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持

7、DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型

区别： RDD:

1、RDD一般和spark mlib同时使用

2、RDD不支持sparksql操作

DataFrame:

1、与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值

每一列的值没法直接访问

2、DataFrame与Dataset一般与spark ml同时使用

3、DataFrame与Dataset均支持sparksql的操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行sql语句操作

4、DataFrame与Dataset支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然

Dataset:

这里主要对比Dataset和DataFrame，因为Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同

DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段

而Dataset中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息