一：存储
1.RDD[Person]是以Person为类型参数，但是，Person类的内部结构对于RDD而言却是不可知的。
2.DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，也就是分布式的Row对象的集合（每个Row对象代表一行记录），提供了详细的结构信息，也就是我们经常说的模式（schema），Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列、每列的名称和类型。
二：计算
rdd：表示一个类，笼统 scala、java开发，运营在jvm上
dataframe：是一个二维的表格，信息更具体，更加深度的优化schema信息（列裁剪，行过滤）查hive很方便，结构化的，逻辑执行计划，物理执行计划
三：RDD
RDD
优点:
编译时类型安全
编译时就能检查出类型错误
面向对象的编程风格
直接通过类名点的方式来操作数据
缺点:
序列化和反序列化的性能开销
无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化.
GC的性能开销
频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC
四：DataFrame
不受JVM的限制, 也就不再收GC的困扰了.
通过schema和off-heap, DataFrame解决了RDD的缺点, 但是却丢了RDD的优点. DataFrame不是类型安全的, API也不是面向对象风格的.## 标题