DataFrame它不是spark sql提出来的，而是早期在R、Pandas语言就已经有了的
DataSet： A DataSet is a distributed collection of data. (分布式的数据集)
DataFrame：A DataFrame is a DataSet organized into named columns.
以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称
student
id:int
name:string
city:string概念
1）分布式的数据集，并且以列的方式组合的。相当于具有schema的RDD
2）相当于关系型数据库中的表，但是底层有优化
3）提供了一些抽象的操作，如select、filter、aggregation、plot
4）它是由于R语言或者Pandas语言处理小数据集的经验应用到处理分布式大数据集上
5）在1.3版本之前，叫SchemaRDD
DataFrame对比RDD
1）DataFrame不仅仅分布式数据集，并且有schema描述(按列存储，有对应列的描述)
2）运行环境
RDD：
java/scala ==> JVM
python ==> python runtime
DataFrame
java/scala/python ==> Logic Plan （最终性能一样）
3）三者的特点如下：
rdd的优点：
1.强大，内置很多函数操作，group，map，filter等，方便处理结构化或非结构化数据
2.面向对象编程，直接存储的java对象，类型转化也安全
rdd的缺点：
1.由于它基本和hadoop一样万能的，因此没有针对特殊场景的优化，比如对于结构化数据处理相对于sql来比非常麻烦
2.默认采用的是java序列号方式，序列化结果比较大，而且数据存储在java堆内存中，导致gc比较频繁
dataframe的优点：
1.结构化数据处理非常方便，支持Avro, CSV, elastic search, and Cassandra等kv数据，也支持HIVE tables, MySQL等传统数据表
2.有针对性的优化，由于数据结构元信息spark已经保存，序列化时不需要带上元信息，大大的减少了序列化大小，而且数据保存在堆外内存中，减少了gc次数。
3.hive兼容，支持hql，udf等
dataframe的缺点：
1.编译时不能类型转化安全检查，运行时才能确定是否有问题
2.对于对象支持不友好，rdd内部数据直接以java对象存储，dataframe内存存储的是row对象而不能是自定义对象
dataset的优点：
1.dataset整合了rdd和dataframe的优点，支持结构化和非结构化数据
2.和rdd一样，支持自定义对象存储
3.和dataframe一样，支持结构化数据的sql查询
4.采用堆外内存存储，gc友好
5.类型转化安全，代码友好
6.官方建议使用dataset
4）实例
首先我们在本地放置了一个JSON文件，文件内容如下：
{"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}然后我们进入spark-shell，控制台的提示说明Spark为我们创建了一个叫sqlContext的上下文，注意，它是DataFrame的起点。
接下来我们希望把本地的JSON文件转化为DataFrame：
scala> val df = sqlContext.jsonFile("/path/to/your/jsonfile")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]从控制台的提示可以得知，我们成功创建了一个DataFrame的对象，包含age和name两个字段。
而DataFrame自带的玩法就多了：
// 输出表结构
df.printSchema()
// 选择所有年龄大于21岁的人，只保留name字段
df.filter(df("age") > 21).select("name").show()
// 选择name，并把age字段自增
df.select("name", df("age") + 1).show()
// 按年龄分组计数
df.groupBy("age").count().show()
// 左联表（注意是3个等号！）
df.join(df2, df("name") === df2("name"), "left").show()此外，我们也可以把DataFrame对象转化为一个虚拟的表，然后用SQL语句查询，比如下面的命令就等同于df.groupBy("age").count().show()：
df.registerTempTable("people")
sqlContext.sql("select age, count(*) from people group by age").show()当然，Python有同样丰富的API（由于最终都是转化为JVM bytecode执行，Python和Scala的效率是一样的），而且Python还提供了类Pandas的操作语法。
MySQL
除了JSON之外，DataFrame现在已经能支持MySQL、Hive、HDFS、PostgreSQL等外部数据源，而对关系数据库的读取，是通过jdbc实现的。
对于不同的关系数据库，必须在SPARK_CLASSPATH变量中加入对应connector的jar包，比如希望连接MySQL的话应该这么启动spark-shell：
SPARK_CLASSPATH=mysql-connector-java-x.x.x-bin.jar spark-shell下面要将一个MySQL表转化为DataFrame对象：
val jdbcDF = sqlContext.load("jdbc", Map("url" -> "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?user=your_user&password=your_password", "dbtable" -> "your_table"))然后十八般武艺又可以派上用场了。
Hive
Spark提供了一个HiveContext的上下文，其实是SQLContext的一个子类，但从作用上来说，sqlContext也支持Hive数据源。只要在部署Spark的时候加入Hive选项，并把已有的hive-site.xml文件挪到$SPARK_HOME/conf路径下，我们就可以直接用Spark查询包含已有元数据的Hive表了：
sqlContext.sql("select count(*) from hive_people").show()
