RDD和DataFrame有什么区别？

RDD（Resilient Distributed Datasets）和DataFrame都是Apache Spark中的数据结构，但它们有一些区别：

1. 数据类型：RDD是Spark最基本的数据结构，可包含任何类型的对象（Java、Python或Scala对象）。而DataFrame是基于RDD构建的，但只能包含具有相同结构（即相同的列和列顺序）的数据，类似于关系型数据库的表。

2. 强类型和弱类型：RDD是强类型的，需要在代码中定义数据类型，而DataFrame是弱类型的，不需要定义数据类型，Spark可以自动推断数据类型。

3. 优化：DataFrame比RDD更容易优化，因为它可以使用Spark SQL的优化器来自动优化查询计划。而RDD需要手动编写优化代码。

4. API：DataFrame提供了更丰富的API，可以用于数据操作和转换，而RDD的API相对较少。

综上所述，DataFrame比RDD更适合处理结构化数据，而RDD则更适合处理非结构化数据。