本文作为Spark SQL的第二篇文章，主要讲述一下RDD、DataFrame/DataSet之间的关系及相互转换。

文章主要从以下几个方面进行阐述：

1、Spark中的模块

2、什么是DataFrame

3、RDD和DataFrame的区别

4、什么是DataSet

5、RDD和Dataset的区别

6、Dataset和DataFrame的区别与联系

7、DataSet的创建

8、RDD转DataFrame原因及方式

9、DataFrame转RDD原因及方式

1、Spark中的模块

上图展示了Spark的模块及各模块之间的关系，底层是Spark-core核心模块，Spark每个模块都有一个核心抽象，Spark-core的核心抽象是RDD，Spark SQL等都基于RDD封装了自己的抽象，在Spark SQL中是DataFrame/DataSet。相对来说RDD是更偏底层的抽象，DataFrame/DataSet是在其上做了一层封装，做了优化，使用起来更加方便。从功能上来说，DataFrame/DataSet能做的事情RDD都能做，RDD能做的事情DataFrame/DataSet不一定能做。

2、什么是DataFrame

在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。

3、RDD和DataFrame的区别

DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。

RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。 DataFrame底层是以RDD为基础的分布式数据集，和RDD的主要区别的是：RDD中没有schema信息，而DataFrame中数据每一行都包含schema

DataFrame = RDD[Row] + shcema

4、什么是DataSet

Dataset是一个由特定领域的对象组成强类型（typedrel）集合，可以使用函数（DSL）或关系运算（SQL）进行并行的转换操作。 每个Dataset 还有一个称为“DataFrame”的无类型（untypedrel）视图，它是[[Row]]的数据集。

5、RDD和Dataset的区别

Dataset与RDD类似，但是，它们不使用Java序列化或Kryo，而是使用专用的Encoder编码器来序列化对象以便通过网络进行处理或传输。虽然Encoder编码器和标准序列化都负责将对象转换为字节，但Encoder编码器是动态生成的代码，并使用一种格式，允许Spark执行许多操作，如过滤，排序和散列，而无需将字节反序列化为对象

6、Dataset和DataFrame的区别与联系

区别：

1. Dataset是强类型typedrel的，会在编译的时候进行类型检测；而DataFrame是弱类型untypedrel的，在执行的时候进行类型检测；
2. Dataset是通过Encoder进行序列化，支持动态的生成代码，直接在bytes的层面进行排序，过滤等的操作；而DataFrame是采用可选的java的标准序列化或是kyro进行序列化

联系：

1. 在spark2.x，DataFrame和Dataset的api进行了统一
2. 在语法角度，DataFrame是Dataset中每一个元素为Row类型的特殊情况
   type DataFrame = Dataset[Row]
3. DataFrame和Dataset实质上都是一个逻辑计划，并且是懒加载的，都包含着scahema信息，只有到数据要读取的时候，才会将逻辑计划进行分析和优化，并最终转化为RDD
4. 二者由于api是统一的，所以都可以采用DSL和SQL方式进行开发，都可以通过sparksession对象进行创建或者是通过transform转化操作得到

7、DataSet的创建

DataSet的创建在上一篇文章《Spark SQL入门详解》中已经介绍。更多信息可以参见官方文档：

http://spark.apache.org/docs/2.2.1/sql-programming-guide.html#creating-datasets

8、RDD转DataFrame原因及方式

可以将RDD转成DataFrame之后，借用sparksql和sql以及HQL语句快速方便的使用sql语句统计和查询，比如说分组排名(row_number() over()) 分析函数和窗口函数去实现占比分析。

将RDD转化为DataFrame有两种方式:

方式一：通过反射推断schema 要求：RDD的元素类型必须是case class

方式二、编程指定schema 要求：RDD的元素类型必须是Row 自己编写schema（StructType） 调用SparkSession的createDatafrmame（RDD[Row],schema）

9、DataFrame转RDD原因及方式

1. 解决一些使用sql难以处理的统计分析
2. 将数据写入Mysql

a.DataFrame的write.jdbc，仅支持四种模式：append、overwrite、ignore、default

b.使用rdd的话，除了上述以外还支持insert 和 update操作，还支持数据库连接池 （自定 义，第三方：c3p0 hibernate mybatis）方式，批量高效将大量数据写入 Mysql

方式： DataFrame转换为RDD相对来说比较简单，只需要调用DataFrame的RDD算子即可。