這三個是 Spark 里的核心數據抽象，很多人會混淆。我們來逐層對比一下：

1. 概念對比

2. 舉例說明

假設有訂單數據 (orderNo: String, cost: Long)：

RDD

JavaRDD<String> lines = sc.textFile("orders.txt"); 
JavaRDD<Order> orders = lines
.map(line -> 
{ 
String[] parts = line.split(","); 
return new Order(parts[0], Long.parseLong(parts[1])); 
}); 
long total = orders
.map(o -> o.getCost())
.reduce(Long::sum);

?? 特點：面向對象，靈活，但沒有 schema，不能用 SQL。

DataFrame 

Dataset<Row> df = spark.read().json("orders.json"); df.groupBy("orderNo").agg(functions.sum("cost")).show();

?? 特點：有 schema，可以直接用 SQL/DSL，很簡潔，但編譯器不會檢查字段名拼寫。

Dataset

Encoder<Order> orderEncoder = Encoders.bean(Order.class); Dataset<Order> ds = spark.read().json("orders.json").as(orderEncoder); Dataset<Row> result = ds.groupBy("orderNo") .agg(functions.sum("cost").alias("totalCost")); result.show();

?? 特點：有 schema，且 Order 是強類型，拼寫錯誤會在編譯時報錯。

3. 總結類比

• RDD：像一堆 Java 對象集合，靈活但「裸奔」，沒有 schema，優化弱。

• DataFrame：像數據庫表，有 schema，可以寫 SQL，優化強，但無類型安全。

• Dataset：折中方案，有 schema + 類型安全，結合 RDD 和 DataFrame 的優勢。

?? 一句話總結：

• 需要靈活復雜操作 → RDD

• 主要做結構化計算、SQL → DataFrame

• 想要類型安全 + 結構化查詢 → Dataset（Java/Scala 推薦）