前言

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正文

DataFrame 的定义与 RDD 类似，即都是 Spark 平台用以分布式并行计算的不可变分布式数据集合。

与 RDD 最大的不同在于， RDD 仅仅是一条条数据的集合，并不了解每一条数据的内容是怎样的，

而 DataFrame 明确的了解每一条数据有几个命名字段组成，

即可以形象地理解为 RDD 是一条条数据组成的一维表，而 DataFrame 是每一行数据都有共同清晰的列划分的二维表。

关于 RDD 和 DataFrame 的区别请参考我的这篇博客——RDD 和 DataFrame 的区别是什么？

概念上来说，它和关系型数据库的表或者 R 和 Python 中 DataFrame 等价，只不过 DataFrame 在底层实现了更多优化从编程角度来说，

DataFrame 是 Spark SQL 模块所需处理的结构化数据的核心抽象，即在 Spark 程序中若想要使用简易的 SQL 接口对数据进行分析，首先需要将所处理数据源转化为 DataFrame 对象，进而在 DataFrame 对象上调用各种 API 来实现需求。

DataFrame 可以从许多结构化数据源加载并构造得到，如：结构化数据文件， Hive 中的表，外部数据库，已有的 DataframeAPI 支持多种高级程序语言 Scala 、 Java 、 Python 和 R 。

另外值得注意的是，正如下面源码中所提示的那样，在 Java 和 Scala 中， DataFrame 其实就是 Data/Dataset[Row]，即由表示每一行内容的 Row 对象组成的 Dataset 对象，

  type DataFrame = Dataset[Row]