RDD(弹性分布式数据集)
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD 具有数据流模型的特点：
自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD 允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓
存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
可以从三个方面来理解：
1、数据集 DataSet：故名思议，RDD 是数据集合的抽象，是复杂物理介质上存在数据的一种逻辑视图。
从外部来看，RDD 的确可以被看待成经过封装，带扩展特性（如容错性）的数据集合。
2、分布式 Distributed：RDD 的数据可能在物理上存储在多个节点的磁盘或内存中，也就是所谓的多级存储。
3、弹性 Resilient：虽然 RDD 内部存储的数据是只读的，但是，我们可以去修改（例如通过 repartition 转换操作）并行计算计算单元的划分结构，也就是分区的数量。
你将 RDD 理解为一个大的集合，将所有数据都加载到内存中，方便进行多次重用。
第一，它是分布式的，可以分布在多台机器上，进行计算。
第二，它是弹性的，我认为它的弹性体
现在每个 RDD 都可以保存内存中，如果某个阶段的 RDD 丢失，不需要从头计算，只需要提取上一个 RDD，再做相应的计算就可以了
优点:
-编译时类型安全
编译时就能检查出类型错误
-面向对象的编程风格
直接通过类名点的方式来操作数据
缺点:
-序列化和反序列化的性能开销
无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化.
-GC的性能开销
频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC
DataFrame
上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。
左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。
而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。这样看起来就像一张表了，DataFrame还配套了新的操作数据的方法，DataFrame API（如df.select())和SQL(select id, name from xx_table where …)
DataFrame引入了schema和off-heap
schema : RDD每一行的数据, 结构都是一样的，这个结构就存储在schema中。 Spark通过schema就能够读懂数据, 因此在通信和IO时就只需要序列化和反序列化数据, 而结构的部分就可以省略了。
off-heap : 意味着JVM堆以外的内存, 这些内存直接受操作系统管理（而不是JVM）。Spark能够以二进制的形式序列化数据(不包括结构)到off-heap中， 当要操作数据时，就直接操作off-heap内存。由于Spark理解schema，所以知道该如何操作。
off-heap就像地盘，schema就像地图，Spark有地图又有自己地盘了，就可以自己说了算了，不再受JVM的限制，也就不再收GC的困扰了。
通过schema和off-heap，DataFrame解决了RDD的缺点，但是却丢了RDD的优点。DataFrame不是类型安全的，API也不是面向对象风格的。
DataSet
DataSet是分布式的数据集合。DataSet是在Spark1.6中添加的新的接口。它集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及Spark SQL优化的执行引擎。DataSet可以通过JVM的对象进行构建，可以用函数式的转换（map/flatmap/filter）进行多种操作
DataSet（dataset中每行数据是个Object）包含了DataFrame的功能，Spark2.0中两者统一，DataFrame表示为DataSet[Row]，即DataSet的子集