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3.1 DataFrame是什么

在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。

使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率。反观RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单、通用的流水线优化。

上图中左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。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的优化。后者由于在编译期有详尽的类型信息，编译期就可以编译出更加有针对性、更加优化的可执行代码。

官方定义：

• 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）
  
  DataFrame有如下特性：

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；

范例演示：加载json格式数据
第一步、上传官方测试数据$SPARK_HOME/examples/src/main/resources至HDFS目录/datas

查看HDFS上数据文件，其中雇员信息数据【employees.json】

第二步、启动spark-shell命令行，采用本地模式localmode运行

第三步、读取雇员信息数据

3.2 Schema 信息

查看DataFrame中Schema是什么，执行如下命令：

可以看出Schema信息封装在StructType中，包含很多StructField对象，查看源码。

• 其一、StructType 定义，是一个样例类，属性为StructField的数组
  

• 其二、StructField 定义，同样是一个样例类，有四个属性，其中字段名称和类型为必填
  

自定义Schema结构，官方提供实例代码：