Spark机器学习第5课：深入理解RDD、DataFrame、DataSet、Structured
RDD的操作是以Partition为单位，输入的是Partition，输出的是itertor 它的计算是不透明，它是什么类型，从用户应用程序的角度来讲，类型是不透明的 由此我们无法做更多的细致优化，如果我们能清楚地知道类型，就能做更多的限制，也就有了更多优化的空间 以下是一些图的对比: 从结构化的角度来看，SQL只能在runtime才能发现语法错误和类型错误， DataFrane能在编
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