DataFrame被稱為SchemaRDD。DataFrame使Spark具備了處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力。在Spark中，DataFrame是一種以RDD為基礎(chǔ)的分布式數(shù)據(jù)集，因此DataFrame可以完成RDD的絕大多數(shù)功能，在開(kāi)發(fā)使用時(shí)，也可以調(diào)用方法將RDD和DataFrame進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換。DataFrame的結(jié)構(gòu)類似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的二維表格，并且可以從很多數(shù)據(jù)源中創(chuàng)建，例如結(jié)構(gòu)化文件、外部數(shù)據(jù)庫(kù)、Hive表等數(shù)據(jù)源。下面，通過(guò)圖1來(lái)了解DataFrame與RDD在結(jié)構(gòu)上的區(qū)別。

DataFrame與RDD區(qū)別

在圖1中，左側(cè)為RDD[Person]數(shù)據(jù)集，右側(cè)是DataFrame數(shù)據(jù)集。DataFrame可以看作是分布式的Row對(duì)象的集合，在二維表數(shù)據(jù)集的每一列都帶有名稱和類型，這就是Schema元信息，這使得Spark框架可以獲取更多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息，從而對(duì)在DataFrame背后的數(shù)據(jù)源以及作用于DataFrame之上數(shù)據(jù)變換進(jìn)行了針對(duì)性的優(yōu)化，最終達(dá)到大幅提升計(jì)算效率；同時(shí)，DataFrame與Hive類似，支持嵌套數(shù)據(jù)類型（例如Struct、Array、Map）。

RDD是分布式的Java對(duì)象的集合，例如圖4-3中的RDD[Person]數(shù)據(jù)集，雖然它以Person為類型參數(shù)，但是對(duì)象內(nèi)部之間的結(jié)構(gòu)相對(duì)于Spark框架本身是無(wú)法得知的，這樣在轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)形式時(shí)效率相對(duì)較低。

總的來(lái)說(shuō)，DataFrame除了提供比RDD更豐富的算子以外，更重要的特點(diǎn)是提升Spark框架執(zhí)行效率、減少數(shù)據(jù)讀取時(shí)間以及優(yōu)化執(zhí)行計(jì)劃。有了DataFrame這個(gè)更高層次的抽象后，處理數(shù)據(jù)就更加簡(jiǎn)單了，甚至可以直接用SQL來(lái)處理數(shù)據(jù)，這對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，易用性有了很大的提升。不僅如此，通過(guò)DataFrame API或SQL處理數(shù)據(jù)，Spark 優(yōu)化器（Catalyst）會(huì)自動(dòng)優(yōu)化，即使我們寫(xiě)的程序或SQL不高效，程序也可以高效的執(zhí)行。



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