Spark 中的 DataFrames 和 RDD 之间有什么区别，何时使用一个而不是另一个？
What’s the difference between DataFrames and RDDs, and when would you use each?
题目类型: 技术面试题
这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。
难度: medium
分类: Databricks, Company: Databricks
标签: Databricks, Spark Ops
参考答案摘要
答案 DataFrame 是带 schema 的高层抽象，能被 Catalyst/Tungsten 优化，通常更快且更易维护；RDD 更底层更灵活但优化空间更小。 多数结构化任务优先 DataFrame/Spark SQL；只有极少数需要底层控制或处理非结构化数据时才考虑 RDD。
答题技巧
技术面试题建议先理清思路再作答，从基础概念讲起，逐步深入。可以结合实际项目经验解释技术原理，展示你的理解深度和实践能力。
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