大多数结构化API均适用于批处理和流处理，这意味着使用结构化API编写代码时，几乎不费吹灰之力就可以从批处理程序转换为流处理程序（反之亦然）
结构化API是在编写大部分数据处理程序时会用到的基础抽象。 需要理解一些基本概念：类型化和非类型化的API，以及它们的差异；核心术语；Spark如何将结构化API数据流实际应用到集群上并执行它。
转换操作和动作操作操纵的逻辑结构是DataFrame和Dataset，创建一个新的DataFrame或Dataset需要调用一个转换操作。如果要启动计算，或者要将DataFrame或Dataset转换为本地语言的类型，则需要调用一个动作。
Spark支持两种结构化集合类型：DataFrame和Dataset。
DataFrame和Dataset是具有行和列的类似于（分布式）数据表的集合类型。所有列的行数相同（可以使用null来指定缺省值），每一列的所有行都必须保持一致的数据类型。Spark中的DataFrame和Dataset代表不可变的数据集合，可以通过它指定对特定位置数据的操作，该操作将以惰性评估方式执行。
Schema数据模式定义了分布式集合中存储的数据类型。
Schema定义了DataFrame的列名和类型，可以手动定义或者从数据源读取模式（通常定义为模式读取）。Schema数据模式需要指定数据类型，这意味着你需要指定在什么地方放置什么类型的数据。
Spark实际上有它自己的编程语言，Spark内部使用一个名为Catalyst的引擎，在计划制定和执行作业的过程中使用Catalyst来维护它自己的类型信息，这样就会带来很大的优化空间，这些优化可以显著提高性能。
实质上，结构化API包含两类API，即非类型化的DataFrame和类型化的Dataset。其实它们都是有类型的，只是Spark完全负责维护DataFrame的类型，运行时检查这些类型是否与schema中指定的一致。而Dataset在编译时就会检查类型是否符合规范。
Dataset仅适用于基于Java虚拟机（JVM）的语言（比如Java和Scala），并通过case类胡总Java Beans指定类型。Python版本和R语言版本的Spark并不支持Dataset，所有东西都是DataFrame。
在Scala版本的Spark中，DataFrame就是一些Row类型的Dataset的集合。“Row”类型是Spark用于支持内存计算而优化的数据格式。这种计算有利于高效计算，因为它避免使用会带来昂贵垃圾回收开销和对象实例化开销的JVM类型，而是基于自己的内部格式运行，所以并不会产生这种开销。
一行对应一个数据记录。就像对DataFrame调用collect方法时所看到的，DataFrame中的每条记录都必须是Row类型。我们可以通过SQL手动创建、或者从弹性分布式数据集（RDD）提取，或从数据源手动创建这些行。
列表示一个简单类型（例如，整数或字符串），或者一个复杂类型（例如，数组或map映射），或者空值null。Spark记录所有这些类型的信息并提供多种转换方法。
Spark有大量的内部类型表示。表示在你使用的语言中的某数据类型和与之对应的Spark类型。
当然，所有这些类型都很有用，但是你几乎不会用到纯静态的DataFrame对象，你将会一直操作和转换他们。
执行的第一阶段旨在获取用户代码并将其转换为逻辑计划。
这个逻辑计划仅代表一组抽象转换，并不涉及执行器或驱动器，它只是将用户的表达式集合转换为最优的版本。它通过将用户代码转换为未解析的逻辑计划来实现这一点。这个计划没有解析，因为虽然你的代码可能是有效的，但它引用的表可能不存在。Spark使用catalog（所有表和DataFrame信息的存储库）在分词器中解析列和表格。如果目录中不存在所需1的表或列名称，分析器可能会拒绝该为解析的逻辑计划。如果分词器可以解析它，结果将通过Catalyst优化器，Catalyst优化器尝试通过下推谓词或选择操作来优化逻辑计划。用户也可以扩展Catalyst优化器来支持自己的特定领域优化策略。
在成功创建优化的逻辑计划之后，Spark开始执行物理计划流程。物理计划（通常称为Spark计划）通过生成不同的物理执行策略，并通过代价模型进行比较分析，从而指定如何在集群上执行逻辑计划。
物理执行计划产生一系列的RDD和转换操作。这就是Spark被称为编译器的原因，因为它将对DataFrame、Dataset和SQL中的查询操作为你编译一系列RDD的转换操作。
在选择一个物理计划时，Spark将所有代码运行在Spark的底层编程接口RDD上。Spark在运行时执行进一步优化，生成可以在执行期间优化任务或阶段的本地Java字节码，最终将结果返回给用户。
在本章中，我们介绍了Spark结构化API以及Spark如何将你的代码转换为在集群上物理执行的代码。