1. DataFrame
为了支持结构化数据的处理，Spark SQL 提供了新的数据结构 DataFrame。DataFrame 是一个由具名列组成的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或 R/Python 语言中的 data frame。 由于 Spark SQL 支持多种语言的开发，所以每种语言都定义了 DataFrame 的抽象
2. DataSet
Dataset 也是分布式的数据集合，它集成了 RDD 和 DataFrame 的优点，具备强类型的特点，同时支持 Lambda 函数。Spark 2.0 后，为了方便开发者，Spark 将 DataFrame 和 Dataset 的 API 融合到一起，提供了结构化的 API(Structured API)，即用户可以通过一套标准的 API 就能完成对两者的操作。
Spark SQL && DataFrame && Dataset
如果你用的是 Spark SQL 的查询语句，则直到运行时你才会发现有语法错误，而如果你用的是 DataFrame 和 Dataset，则在编译时就可以发现错误 (这节省了开发时间和整体代价)。
DataFrame & DataSet & RDDs
- RDDs 适合非结构化数据的处理，而 DataFrame & DataSet 更适合结构化数据和半结构化的处理；
- DataFrame & DataSet 可以通过统一的 Structured API 进行访问，而 RDDs 则更适合函数式编程的场景；
- 相比于 DataFrame 而言，DataSet 是强类型的 (Typed)，有着更为严格的静态类型检查；
- DataSets、DataFrames、SQL 的底层都依赖了 RDDs API，并对外提供结构化的访问接口。
