DataFrame、DataSet与RDD有什么不同

DataFrame、DataSet和RDD都是Apache Spark中的数据结构，但它们之间有一些区别。

1. RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中的基本数据结构，是一个不可变的分布式数据集合，可以在内存中缓存。RDD的特点是强调数据安全和容错性，提供了类似于MapReduce的转换和操作接口，并且可以在不同节点之间自动进行分区和并行计算。

2. DataFrame是一种分布式的数据表格，可以被看做是由许多行组成的一个分布式数据集合。DataFrame具有丰富的数据操作和转换接口，可以方便地进行数据清洗、筛选、聚合等操作。DataFrame的优点是可以通过SQL和DataFrame API两种方式进行操作，而且可以利用Spark SQL的优化器自动将DataFrame转换为物理执行计划。

3. DataSet是Spark 1.6版本引入的新API，是对RDD和DataFrame的进一步封装和扩展。DataSet提供了强类型的API，可以在编译期间进行类型检查，并且支持Spark SQL的优化器进行查询优化。DataSet既可以像RDD一样进行函数式编程，也可以像DataFrame一样进行SQL查询。

总的来说，RDD是Spark中最基本的数据结构，而DataFrame和DataSet则是对RDD的进一步封装和扩展，提供了更高层次的API和更好的性能优化。其中，DataFrame和DataSet都比RDD更适合进行数据分析和处理。