Spark最吸引开发者的就是简单易用、跨语言(Scala, Java, Python, and R)的API。
本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景。本文聚焦DataFrame和Dataset，因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重点。
Apache Spark 2.0统一API的主要动机是：简化Spark。通过减少用户学习的概念和提供结构化的数据进行处理。除了结构化，Spark也提供higher-level抽象和API作为特定领域语言(DSL)。
弹性数据集(RDD)
RDD是Spark建立之初的核心API。RDD是不可变分布式弹性数据集，在Spark集群中可跨节点分区，并提供分布式low-level API来操作RDD，包括transformation和action。
何时使用RDD？
使用RDD的一般场景：
你需要使用low-level的transformation和action来控制你的数据集；
你的数据集非结构化，比如：流媒体或者文本流；
你想使用函数式编程来操作你的数据，而不是用特定领域语言(DSL)表达；
你不想加入schema，比如，当通过名字或者列处理(或访问)数据属性不在意列式存储格式；
当你可以放弃使用DataFrame和Dataset来优化结构化和半结构化数据集的时候。
在Spark2.0中RDD发生了什么
你可能会问：RDD是不是成为“二等公民”了？或者是不是干脆以后不用了？
答案当然是NO！
通过后面的描述你会得知：Spark用户可以在RDD，DataFrame和Dataset三种数据集之间无缝转换，而且只需要使用超级简单的API方法。
DataFrames
DataFrame与RDD相同之处，都是不可变分布式弹性数据集。不同之处在于，DataFrame的数据集都是按指定列存储，即结构化数据。类似于传统数据库中的表。DataFrame的设计是为了让大数据处理起来更容易。DataFrame允许开发者把结构化数据集导入DataFrame，并做了higher-level的抽象；DataFrame提供特定领域的语言(DSL)API来操作你的数据集。
在Spark2.0中，DataFrame API将会和Dataset API合并，统一数据处理API。由于这个统一“有点急”，导致大部分Spark开发者对Dataset的high-level和type-safe API并没有什么概念。
DataSets
从Spark2.0开始，DataSets扮演了两种不同的角色：强类型API和弱类型API，见下表。从概念上来讲，可以把DataFrame 当作一个泛型对象的集合DataSet[Row], Row是一个弱类型JVM 对象。相对应地，如果JVM对象是通过Scala的case class或者Java class来表示的，Dataset是强类型的。
Dataset API的优势
对于Spark开发者而言，你将从Spark 2.0的DataFrame和Dataset统一的API获得以下好处：
1. 静态类型和运行时类型安全
考虑静态类型和运行时类型安全，SQL有很少的限制而Dataset限制很多。例如，Spark SQL查询语句，你直到运行时才能发现语法错误(syntax error)，代价较大。然后DataFrame和Dataset在编译时就可捕捉到错误，节约开发时间和成本。
Dataset API都是lambda函数和JVM typed object，任何typed-parameters不匹配即会在编译阶段报错。因此使用Dataset节约开发时间。
2. High-level抽象以及结构化和半结构化数据集的自定义视图
DataFrame是Dataset[Row]的集合，把结构化数据集视图转换成半结构化数据集。例如，有个海量IoT设备事件数据集，用JSON格式表示。JSON是一个半结构化数据格式，很适合使用Dataset, 转成强类型的Dataset[DeviceIoTData]。
使用Scala为JSON数据DeviceIoTData定义case class。
紧接着，从JSON文件读取数据
上面代码运行时底层会发生下面3件事。
Spark读取JSON文件，推断出其schema，创建一个DataFrame；
Spark把数据集转换DataFrame -> Dataset[Row]，泛型Row object，因为这时还不知道其确切类型；
Spark进行转换：Dataset[Row] -> Dataset[DeviceIoTData]，DeviceIoTData类的Scala JVM object
我们的大多数人，在操作结构化数据时，都习惯于以列的方式查看和处理数据列，或者访问对象的指定列。Dataset 是Dataset[ElementType]类型对象的集合，既可以编译时类型安全，也可以为强类型的JVM对象定义视图。从上面代码获取到的数据可以很简单的展示出来，或者用高层方法处理。
3. 简单易用的API
虽然结构化数据会给Spark程序操作数据集带来挺多限制，但它却引进了丰富的语义和易用的特定领域语言。大部分计算可以被Dataset的high-level API所支持。例如，简单的操作agg，select，avg，map，filter或者groupBy即可访问DeviceIoTData类型的Dataset。
使用特定领域语言API进行计算是非常简单的。例如，使用filter()和map()创建另一个Dataset。
把计算过程翻译成领域API比RDD的关系代数式表达式要容易的多。例如：
4. 性能和优化
使用DataFrame和Dataset API获得空间效率和性能优化的两个原因：
首先：因为DataFrame和Dataset是在Spark SQL 引擎上构建的，它会使用Catalyst优化器来生成优化过的逻辑计划和物理查询计划。
R，Java，Scala或者Python的DataFrame/Dataset API，所有的关系型的查询都运行在相同的代码优化器下，代码优化器带来的的是空间和速度的提升。不同的是Dataset[T]强类型API优化数据引擎任务，而弱类型API DataFrame在交互式分析场景上更快，更合适。
其次，通过博客https://databricks.com/blog/2016/05/23/apache-spark-as-a-compiler-joining-a-billion-rows-per-second-on-a-laptop.html 可以知道:Dataset能使用Encoder映射特定类型的JVM 对象到Tungsten内部内存表示。Tungsten的Encoder可以有效的序列化/反序列化JVM object，生成字节码来提高执行速度。
什么时候使用DataFrame或者Dataset？
你想使用丰富的语义，high-level抽象，和特定领域语言API，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
你处理的半结构化数据集需要high-level表达，filter，map，aggregation，average，sum，SQL查询，列式访问和使用lambda函数，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
想利用编译时高度的type-safety，Catalyst优化和Tungsten的code生成，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
你想统一和简化API使用跨Spark的Library，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
如果你是一个R使用者，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
如果你是一个Python使用者，那你可以使用DataFrame或者Dataset。
你可以无缝地把DataFrame或者Dataset转化成一个RDD，只需简单的调用.rdd：
总结
通过上面的分析，什么情况选择RDD，DataFrame还是Dataset已经很明显了。RDD适合需要low-level函数式编程和操作数据集的情况；DataFrame和Dataset适合结构化数据集，使用high-level和特定领域语言(DSL)编程，空间效率高和速度快。