1、DataFrame与RDD的主要区别在于sparkRDD和sparkSQL的区别，前者带有schema元信息sparkRDD和sparkSQL的区别，即 sparkRDD和sparkSQL的区别了解了这些信息之后，Spark SQL的查询优化器就可以进行针对性。

2、SparkSQL Spark RDD的开发，并且降低开发了难度，适合了解数据业务但无法驾驭大数据以及 Spark 技术的开发者一个由普元技。

3、RDD 和 Dataframe 实现SparkSQL 和另外一款流行的大数据 SQL 产品 Hive 有相似之处，但是两款产品还是有本质上的区别，最。

4、它提供了一个称为DataFrame数据框的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎1SparkSQL的由。

5、在Spark中，RDDDataFrameDataset是最常用的数据类型，今天谈谈他们的区别sparkRDD和sparkSQL的区别！一 共性 1RDDDataFrameDataset全都。

6、其代码逻辑和上面的*逻辑没明显区别，此处不再赘述性能调优除了遇到异常需要被动调整参数之外，sparkRDD和sparkSQL的区别我们还可以主动调。

7、这也是Spark和MapReduce的区别，Spark RDD能够将数据cache到内存中，省去了从磁盘加载的过程，同时Spark shuffle过程中的数据。

8、也即在Spark SQL的物理计划执行过程中所操作的对象实际是RDD，一条Spark SQL在生成最终的物理计划后仍然会经过前面文章中所。