spark的数据类型

Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源框架，它支持多种数据类型以适应不同类型的数据操作。Spark 提供了丰富的数据抽象层，包括：

1. **基本数据类型** (Primitives)：例如整数类型（`Int`, `Long`, `Short`, `Byte`, `Double`, `Float`），字符串 (`String`)，布尔值 (`Boolean`)，以及日期和时间 (`Date`, `Timestamp`)。

2. **复杂数据类型** (Compound Types)：
- **数组(Array)**：Spark 支持动态数组，即可以包含不同类型的元素。
- **数组套数组(Array of Arrays)**：类似于二维数组。
- **集合(Struct)**：类似于键值对的集合，可以用字段名访问元素。
- **Map类型(Map)**：键值对的集合，键可以是任意类型。
- **序列(Sequence)**：包括数组、列表和集合，都是元素有序的数据结构。

3. **DataFrame 和 Dataset**：Spark 的核心数据结构，它们是列式存储的数据集，类似于 SQL 中的关系型表。它们使用列名进行索引，并支持高效的向量化计算。

4. **RDD (Resilient Distributed Datasets)**：原始的分布式数据集，虽然现在 DataFrame 和 Dataset 更受欢迎，但在早期版本中，RDD 也是主要的数据处理单元。

5. **流(Stream)**：Spark Streaming 用于处理实时数据流，支持各种数据源的输入。

6. **Spark SQL 兼容数据类型**：除了基本类型，还支持更复杂的 SQL 数据类型，如 TimestampNTZ, ArrayType, MapType 等。

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