Spark第一代API:RDD
RDD: 五大核心特征：
* - A list of partitions
* - A function for computing each split
* - A list of dependencies on other RDDs
* - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
* - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
* an HDFS file)
Spark第二代API：DataFrame
DataFrame: 核心特征：
* - 包含了以Row为单位的每行数据的列的信息，此时DataFrame就是Table；
* - Tungsten：新的执行引擎
* - Catalyst：新的语法解析框架
提升计算效率、减少数据读取、底层计算优化；
Spark第三代API：DataSet
DataSet的核心价值和好处：Encoder
* - 编译时的类型安全检查，不需要在执行时期才发现类型不匹配；
* - 性能的极大的提升
* - 内存使用极大降低、减少GC...
* -极大的减少网络数据的传输...
* -极大的极少采用Scala和Java编程的代码的差异性...
补充：
1，DataSet会同时可以兼顾Functional和Relational Programming；
2，DataSet可以统一流计算、SQL、ML等的API编程；
3，DataSet最最重要的是效率：底层Tungsten的优化、Encoder、数据在内存和磁盘等的存储等等；
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