Spark处理结构化数据：DataFrame、DataSet、SparkSQL

1. DataFrame:

• 表示分布式数据集合，以表格的形式存储数据，具有行和列。

• 支持丰富的操作和转换（如过滤、选择、聚合等）。

• 提供了对数据的高级抽象，简化了对复杂数据处理的操作。
  

2. DataSet:

• 结合了RDD的强类型特性和DataFrame的优化特性。

• 提供了类型安全的操作，编译时会检查类型错误。

• 可以用来处理需要严格类型控制的复杂数据。

3. SparkSQL:

• 提供SQL查询接口来处理结构化数据。

• 允许用SQL语句直接对DataFrame进行操作。

• 支持通过SQL API进行复杂的查询和数据分析。

它们之间的关系：

• DataFrame 是 DataSet 的一个特定实现，数据类型为 Row。

• DataSet 可以通过 toDF() 转换为 DataFrame，反之亦然。