RDD与DataSet的区别

二者都是由元素构成的分布式数据集合

1. 对于spark来说，并不知道RDD元素的内部结构，仅仅知道元素本身的类型，只有用户才了解元素的内部结构，才可以进行处理、分析；但是spark知道DataSet元素的内部结构，包括字段名、数据类型等。这为spark对数据操作进行优化奠定了基础。

rdd&dataSet

2. DataSet序列化效率比RDD高很多，原因有二：其一是了解数据内部结构，不需要每一个元素都序列话字段名与数据类型，仅仅通过scheme就可以提供此信息；其二是引入了堆外内存，这在内存管理上可以更灵活自由，可以有效避免引起频繁的GC。

3. 由于spark了解数据内部结构，并且引入了endcoder机制，所以在内存中以二进制的形式存储，区别于RDD以jvm对象的形式存储，所以在shuffle过程中不需要序列化与反序列化，另外也有提到在排序过程中不需要反序列化，个人觉得是整体元素不需要反序列化，但是对于排序所依据的字段可能仍然需要反序列化，但序列化的消耗肯定比整体反序列化要小很多。

4. dataSet可与SparkSql结合使用。RDD具有只读性，一般都是基于已有RDD创建新的RDD，SparkSql引擎结合DataSet，可以在一定程度上牺牲内部不变性(但对用户来说是无感知的)，来减少对象的创建，避免频繁GC。另外Sql引擎本身也有很多的优化点。

5. dataSet支持更多的数据存取格式，如：csv、json、parquet、jdbc等。

总之，对于结构化数据，dataset比rdd在cpu、内存、任务耗时上都有很大的性能提升。但对于非结构化数据，往往还是使用RDD处理。

DataSet和DataFrame的区别

DataFrame是DataSet的一个特例，spark源码定义如下：

type DataFrame = Dataset[Row]

DataFrame更像是介于DataSet与RDD之间的一种类型，为什么这么说呢？DataSet是强类型的数据集，但是DataFrame不是，只有通过解析才能获取各个字段的值，无法直接获取每一列的值。

df.filter(row => row.getAs[String](0).startsWith("#"))

实际上是先有的dataFrame(spark1.3.0)引入的，应该是基于RDD进行了一系列优化。之后再spark1.6引入了DataSet。从时间维度上来看，dataFrame也更像是rdd到DataSet的一个过度。

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