先上图
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rdd
优点
1.强大，内置很多函数操作，group，map，filter等，方便处理结构化或非结构化数据
2.面向对象编程，直接存储的java对象，类型转化也安全
缺点
1.由于它基本和hadoop一样万能的，因此没有针对特殊场景的优化，比如对于结构化数据处理相对于sql来比非常麻烦
2.默认采用的是java序列号方式，序列化结果比较大，而且数据存储在java堆内存中，导致gc比较频繁
dataframe
优点
1.结构化数据处理非常方便，支持Avro, CSV, elastic search, and Cassandra等kv数据，也支持HIVE tables, MySQL等传统数据表
2.有针对性的优化，由于数据结构元信息spark已经保存，序列化时不需要带上元信息，大大的减少了序列化大小，而且数据保存在堆外内存中，减少了gc次数。
3.hive兼容，支持hql，udf等.
缺点
1.编译时不能类型转化安全检查，运行时才能确定是否有问题
2.对于对象支持不友好，rdd内部数据直接以java对象存储，dataframe内存存储的是row对象而不能是自定义对象
dataset
优点
1.dataset整合了rdd和dataframe的优点，支持结构化和非结构化数据
2.和rdd一样，支持自定义对象存储
3.和dataframe一样，支持结构化数据的sql查询
4.采用堆外内存存储，gc友好
5.类型转化安全，代码友好
6.官方建议使用dataset
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