DataFrame参照了Pandas的思想，在RDD基础上增加了schma，能够获取列名信息。

DataSet在DataFrame基础上进一步增加了数据类型信息，可以在编译时发现类型错误。

DataFrame可以看成DataSet[Row]，两者的API接口完全相同。

DataFrame和DataSet都支持SQL交互式查询，可以和 Hive无缝衔接。

DataSet只有在Scala语言和Java语言的Spark接口中才支持，在Python和R语言接口只支持DataFrame，不支持DataSet。

可以将Seq、List或者 RDD转换成DataFrame。

2、通过CreateDataFrame方法动态创建DataFrame

这种方法比较繁琐，但是可以在预先不知道schema和数据类型的情况下在代码中动态创建DataFrame。

3、通过读取文件创建

可以读取json文件、csv文件、hive数据表或者mysql数据表得到DataFrame。

DataSet主要通过toDS方法从Seq、List或者RDD数据类型转换得到，或者从DataFrame通过as方法转换得到。

1、通过toDS方法创建

可以将Seq、List或者 RDD转换成DataFrame。

可以保存成csv文件、json文件、parquet文件或者保存成hive数据表。

DataFrame和DataSet具有完全相同的API，此处演示DataFrame常用的一些API使用。

1、Action操作

DataFrame的Action操作包括：show、count、collect、collectAsList、describe、take、takeAsList、head、first等。

2、类RDD操作

DataFrame支持RDD常用的map、flatMap、filter、reduce、distinct、cache、sample、mapPartitions、foreach、intersect、except等操作。

可以把DataFrame当做数据类型为Row的RDD来进行操作。

3、类Excel操作

可以对DataFrame进行增加列、删除列、重命名列、排序等操作、去除重复行、去除空行，就跟操作Excel表格一样。

4、类SQL表操作

类SQL表操作包括表查询(select、selectExpr、where、filter)，表连接(join、union、unionAll)，表分组聚合(groupby、agg、pivot)等操作。

将DataFrame/DataSet注册为临时表视图或者全局表视图后，可以使用sql语句对DataFrame进行交互。

以下为示范代码。