RDD和DataFrame
RDD-DataFrame
上圖直觀地體現了DataFrame和RDD的區別。左側的RDD[Person]雖然以Person為類型參數，但Spark框架本身不了解
Person類的內部結構。而右側的DataFrame卻提供了詳細的結構信息，使得Spark
SQL可以清楚地知道該數據集中包含哪些列，每列的名稱和類型各是什麽。DataFrame多了數據的結構信息，即schema。RDD是分布式的
Java對象的集合。DataFrame是分布式的Row對象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更豐富的算子以外，更重要的特點是提升執行效
率、減少數據讀取以及執行計劃的優化，比如filter下推、裁剪等。
提升執行效率
RDD
API是函數式的，強調不變性，在大部分場景下傾向於創建新對象而不是修改老對象。這壹特點雖然帶來了幹凈整潔的API，卻也使得Spark應用程序在運
行期傾向於創建大量臨時對象，對GC造成壓力。在現有RDD
API的基礎之上，我們固然可以利用mapPartitions方法來重載RDD單個分片內的數據創建方式，用復用可變對象的方式來減小對象分配和GC的
開銷，但這犧牲了代碼的可讀性，而且要求開發者對Spark運行時機制有壹定的了解，門檻較高。另壹方面，Spark
SQL在框架內部已經在各種可能的情況下盡量重用對象，這樣做雖然在內部會打破了不變性，但在將數據返回給用戶時，還會重新轉為不可變數據。利用
DataFrame API進行開發，可以免費地享受到這些優化效果。
減少數據讀取
分析大數據，最快的方法就是 ——忽略它。這裏的“忽略”並不是熟視無睹，而是根據查詢條件進行恰當的剪枝。
上文討論分區表時提到的分區剪 枝便是其中壹種——當查詢的過濾條件中涉及到分區列時，我們可以根據查詢條件剪掉肯定不包含目標數據的分區目錄，從而減少IO。
對於壹些“智能”數據格 式，Spark
SQL還可以根據數據文件中附帶的統計信息來進行剪枝。簡單來說，在這類數據格式中，數據是分段保存的，每段數據都帶有最大值、最小值、null值數量等
壹些基本的統計信息。當統計信息表名某壹數據段肯定不包括符合查詢條件的目標數據時，該數據段就可以直接跳過(例如某整數列a某段的最大值為100，而查
詢條件要求a > 200)。
此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存儲格式的優勢，僅掃描查詢真正涉及的列，忽略其余列的數據。