最近学习了spark的相关内容，其中spark是具有分布式数据集RDD的，在RDD的基础上又可以生成DataFrame，DataFrame相比RDD它抽象成传统的二维表结构，同时还具有schema元数据信息方便管理和使用。如果要使用spark.sql查询的话需要将df预注册为临时表才能使用sql形式查询。但是在完成了spark和hive的集成后(spark on hive)元数据可以由metastore来管理，sparksql可以直接查询表格，无需将df预注册为临时表。而紧接着又有spark Thriftserver，通过启动该服务，可以直接免去创建dataframe等一系列的操作，仅仅按照sql操作即可。那么dataframe，rdd相关语法懂得了的话在开发的过程中又有什么用途呢，或者有什么优势呢？
那么dataframe，rdd相关语法懂得了的话在开发的过程中又有什么用途呢，或者有什么优势呢？----- 这些懂了可以更加清楚spark的数据转换过程，知道的底层更对多对写代码的优化会更加好