RDD
RDD(Resilient Distributed Datasets)叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，源码中是一个抽象类，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。编译时类型安全，但是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，还存在较大的GC的性能开销，会频繁的创建和销毁对象。RDD也不支持SparkSQL操作。
DataFrame
与RDD类似，DataFrame是一个分布式数据容器，不过它更像数据库中的二维表格，除了数据之外，还记录这数据的结构信息（即schema）。DataFrame也是懒执行的，性能上要比RDD高（主要因为执行计划得到了优化）。由于RDD每一行的数据结构一样，且存在schema中，Spark通过schema就能读懂数据，因此在通信和IO时只需要序列化和反序列化数据，而结构部分不用。Spark能够以二进制的形式序列化数据到JVM堆以外（off-heap：非堆）的内存，这些内存直接受操作系统管理，也就不再受JVM的限制和GC的困扰了。但是DataFrame不是类型安全的。
DataSet
DataSet是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。DataFrame=DataSet[Row]（Row表示表结构信息的类型），DataFrame只知道字段，但是不知道字段类型，而DataSet是强类型的，不仅仅知道字段，而且知道字段类型。样例类被用来在DataSet中定义数据的结构信息，样例类中的每个属性名称直接对应到DataSet中的字段名称。DataSet具有类型安全检查，也具有DataFrame的查询优化特性，还支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。
RDD、DataFrame和DataSet之间的转换
假设有个样例类：
case class Emp(id: Long, name: String)
RDD转换到DataFrame：rd.toDF(“id”, “name”)
RDD转换到DataSet：rd.map(x => Emp(x._1, x._2)).toDS
DataFrame转换到DataSet：df.as[Emp]
DataFrame转换到RDD：df.rdd
DataSet转换到DataFrame：ds.toDF
DataSet转换到RDD：ds.rdd
注意：RDD与DataFrame或者DataSet进行操作，都需要引入隐式转换import spark.implicits._，其中的spark是SparkSession对象的名称！