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通常情况下,由于mapreduce计算引擎的效率问题,大部分公司使用的基本都是hive数仓+spark计算引擎的方式搭建集群,所以对于spark的三种操作方式来进行简单的分析。
在日常开发中，使用最多的方式取决于具体的需求和场景。以下是每种方式的一些常见用途：
Spark SQL：适用于需要与SQL语言相关的任务，如执行SQL查询、连接不同数据源、执行数据聚合等操作。Spark SQL提供了一个类似于SQL的语言，使得开发人员可以更快速地完成这些任务。
Spark RDD：适用于需要对数据进行底层处理的任务，如数据清洗、自定义聚合、图形计算等操作。RDD提供了一个灵活的API，可以让开发人员更好地控制数据的处理过程。
Spark DataFrame：适用于需要进行数据处理和数据分析的任务，如数据清洗、数据转换、数据建模等操作。DataFrame提供了高级别的API和优化，可以更快速地完成这些任务。
而对于需要使用编程来实现的自定义函数的方式是Spark RDD和Spark DataFrame两种方式。这两种方式的主要不同点体现在编程模型和数据结构两个方面
编程模型
Spark RDD是基于分布式内存的分布式计算模型，它提供了一个强大的、面向对象的API，可以用Python、Java、Scala等多种编程语言进行编写。RDD是不可变的，即不能修改RDD中的数据，而是通过转换操作生成新的RDD来处理数据。
Spark DataFrame是基于RDD的高级API，提供了一个面向表格的数据处理模型。它可以与SQL查询和数据源连接，支持大多数SQL操作和数据处理操作。DataFrame API比RDD API更加高效和简洁，可以进行优化以提高查询速度。
数据结构
Spark RDD是一个分布式、弹性、不可变的数据集合，可以包含各种数据类型，如基本数据类型、对象类型和数组类型等。RDD的数据结构与Scala和Java中的集合非常相似，例如Map、Filter、Reduce等操作。
Spark DataFrame是一个分布式、弹性、具有命名列的数据集合，它以行和列的形式存储数据。它有一个Schema，用于定义每个列的数据类型和名称。DataFrame提供了列级别的操作和类似于SQL的查询语法。
总的来说，Spark RDD和DataFrame都是处理分布式数据的强大工具。使用Spark RDD需要更多的编程工作，但是可以更好地控制数据的处理过程。使用Spark DataFrame可以更快速地完成一些数据处理任务，因为它提供了更高级别的API和优化。选择哪种方式取决于具体的需求和开发经验。