RDD、DataFrame和DataSet
RDD是Spark最早的数据模型，叫做弹性分布式数据集。它是Spark对数据的一种抽象，是一种数据结构。一个RDD就是数据的一个不可变的分布式元素集合，在集群中跨界点分布，可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行处理
DataFrame也是数据的一个不可变分布式集合。但与RDD不同的是，数据都被组织到有名字的列中，类似关系型数据库的表。设计DataFrame的目的就是要让对大型数据集的处理变得更简单，它让开发者可以为分布式数据集指定一个模式，进行更高层次的抽象。它提供了特定领域内专用的API来处理你的分布式数据，并让更多的人可以更方便地使用Spark。
Dataset是Spark2.0之后出来的，Dataset是一种起那个类型集合，与领域对象相关，可以使用函数或者关系进行分布式操作。每个Dataset也有一个无类型的视图，叫做DataFrame，也就是关于Row的Dataset。
Dataset的执行效率更高，运行时类型安全。
Spark使用parquet文件格式有什么好处？
parquet是列式存储格式的一种文件类型，列式存储有以下的核心优势：
- 可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量
- 压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进行进一步节约存储空间
- 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能
Spark中partition和hdfs block有什么关联关系？
hdfs中的block是分布式存储的最小单元，等分，可设置冗余，这样设计有一部分磁盘空间浪费，但是整齐的block大小，便于快读找到，读取对应的内容
Spark中的partition是RDD的最小单元，RDD是由分布在各个节点上的partition组成的。partition是指的spark计算过程中，生成的数据在计算空间内的最小单元，同一份数据的partition大小不一，数量不定，是根据Application里的算子和最初读入的数据分块数据决定
block位于存储空间，partition位于计算空间，block的大小是固定的，partition大小是不固定的。
