第一课：理解Spark 的三代API

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

提高计算效率、减小数据读取、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，不须要在执行时期才发现类型不匹配；

* - 性能的极大的提高

* - 内存使用极大下降、减小GC...

* -极大的减小网络数据的传输...

* -极大的极少采用Scala和Java编程的代码的差别性...

 

 

补充：

  1，DataSet会同时能够兼顾Functional和Relational Programming；

  2，DataSet能够统一流计算、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；