Spark学习（八）：Spark常用的数据模型概述

1. spark常用数据模型：

RDD、DataFrame、Dataset是spark中最常用的数据类型

2. 三种数据模型的共同特点：

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filter方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如reduce方式时，才开始运算。

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

3. 三种数据模型的不同之处：

RDD:

1）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

2）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

Dataset:

1）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

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