为什么 Spark 中的 RDD、Dataframe 和 Dataset 都被称为 Api？

Question

我开始阅读《Spark权威指南-大数据处理变得简单》这本书来学习Spark。当我阅读时，我看到一行说“DataFrame 是最常见的结构化 API，它简单地表示包含行和列的数据表。” 我不明白为什么 RDD 和 DataFrame 被称为 API？

Answer 1

它们之所以被称为 API，是因为它们本质上只是针对完全相同的数据的不同接口。 DataFrame 可以构建在 RDD 之上，RDD 可以从 DataFrame 中提取。它们只是在该数据上定义了不同的函数集，主要区别在于语义和处理数据的方式，RDD 是较低级别的 API，而 DataFrame 是较高级别的 API。例如，您可以将 Spark SQL 接口与提供所有常见 SQL 函数的 DataFrame 一起使用，但如果您决定使用 RDD，则需要使用 RDD 转换自己编写 SQL 函数。

当然，它们都存在是因为它确实取决于您的用例。