1. 概念：

RDD：

弹性分布式数据集；

DataFrame：

DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这样的数据集可以用SQL查询。DataFrame是不可变的，即一旦创建，就不能修改其内容。

DataFrame 是 DataSet[Row]

DataSet：

简单的说，DataSet和DataFrame的区别就是，DataSet会在编译阶段就进行类型检查 ，而DataFrame在运行阶段才会类型检查。

Dataset是一个强类型的特定领域的对象，Dataset也被称为DataFrame的类型化视图，这种DataFrame是Row类型的Dataset，即Dataset[Row]。Dataset结合了DataFrame的优化和RDD的类型安全。Dataset提供了编译时类型检查（而DataFrame不会，DataFrame只会在运行阶段才会检查类型），确保数据在编译阶段就符合预期的类型。

dataset是dataFrame的升级版对象，dataframe是一个传统的sql编程对象，如果要想使用dataframe进行灵活开发的比较复杂。

dataset和dataFrame是一个类别的对象，都是可以进行sql查询数据的，并且可以支持rdd上面的方法。

当我们需要对一个表对象进行二次处理的话建议大家转换为dataset而不是dataframe。

package com.hainiu.spark

import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}

object TestDSAndDF {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val session = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("test").getOrCreate()
    import session.implicits._
    val ds: Dataset[String] = session.read.textFile("file:///headless/workspace/spark/data/a.txt")
    ds.map(t=>{
      val strs = t.split(" ")
      (strs(0), strs(1), strs(2), strs(3))
    })

//    val df = session.read.format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.text.TextDataSourceV2")
//      .load("file:///headless/workspace/spark/data/a.txt")
//    
//    val ds: Dataset[(String, String, String, String)] = df.map(row => {
//      val line = row.getAs[String]("value")
//      val strs = line.split(" ")
//      (strs(0), strs(1), strs(2), strs(3))
//    })
  }
}

2. 三者之间的转换

  val ds: Dataset[String] = session.read.textFile("file:///headless/workspace/spark/data/a.txt")
    ds.map(t=>{
      val strs = t.split(" ")
      (strs(0), strs(1), strs(2), strs(3))
    })

    val df1 = ds.toDF("id","name","age","gender")

    val df: Dataset[Row] = session.read.format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.v2.text.TextDataSourceV2")
      .load("file:///headless/workspace/spark/data/a.txt")

    val rdd = session.sparkContext.textFile("file:///headless/workspace/spark/data/a.txt")
    rdd.toDS()
    rdd.toDF()

    df.rdd
    ds.rdd