“增加了”和“增加到”的区别？
在学习应用题时，我们常会遇到“增加了”、“增加到”等术语，这些术语虽然只有一字之差，但其意义却大不相同。
例1：一个工地用5辆汽车来运石头，每辆汽车一天可运10吨石头。后来又增加了同样的汽车2辆，每天可运多少吨石头？
解：（5＋2）×10＝70（吨）
答：每天可运70吨石头。
例2：某机械厂原来每年可生产车床3000台，采用新技术后，每年生产的车床比原来增加了43％，现在每年生产车床多少台？
解：3000×（1＋43％）＝4290（台）
答：现在每年生产车床4290台。
从上面的例子可以看出，“增加了”是指在原数的基础上增加的部分，不包括原数在内。与“增加了”说法相同的还有“增加”、“增长”、“增长了”、“多”、“多了”等等。在应用题数量关系中不涉及倍比关系时，“扩大”、“扩大了”与“增加了”也是同一个意思。
例3：一个学校原有学生500人，现在的学生已增加到700人，比原来多多少人？
解：700－500＝200（人）
答：比原来多200人。
例4：某机械厂原来每年生产车床3000台，采用新技术后，每年生产的车床增加到原来的143％，现在每年生产车床多少台？
解：3000×143％＝4290（台）
答：现在每年生产车床4290台。
从上面的两个例子可以看出，“增加到”是指在原数的基础上加上“增加了”的数所得到的总和，包括原数在内。与“增加到”说法相同的还有“增长到”、“增长为”、“提高到”、“提高为”、“增加为”、“达到”等。当应用题中数量关系不涉及到倍比关系时，“扩大到”与“增加到”也完全是一个意思。
和“增加了”、“增加到”一样，“降低了”、“降低到”等的意思也是不同的。同学们可以自己思考一下。
Spark RDD，DataFrame和DataSet的区别
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。
RDD和DataFrame
RDD-DataFrame
上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解
Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark
SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的
Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效
率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。
提升执行效率
RDD
API是函数式的，强调不变性，在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API，却也使得Spark应用程序在运
行期倾向于创建大量临时对象，对GC造成压力。在现有RDD
API的基础之上，我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式，用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的
开销，但这牺牲了代码的可读性，而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解，门槛较高。另一方面，Spark
SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象，这样做虽然在内部会打破了不变性，但在将数据返回给用户时，还会重新转为不可变数据。利用
DataFrame API进行开发，可以免费地享受到这些优化效果。
减少数据读取
分析大数据，最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹，而是根据查询条件进行恰当的剪枝。
上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。
对于一些“智能”数据格 式，Spark
SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说，在这类数据格式中，数据是分段保存的，每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等
一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时，该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100，而查
询条件要求a > 200)。
此外，Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势，仅扫描查询真正涉及的列，忽略其余列的数据。
执行优化
人口数据分析示例
为了说明查询优化，我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame，将它们join之后又做了一次filter操作。如
果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter
下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而Spark
SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。
得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中，还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见，就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。
对于普通开发者而言，查询优化 器的意义在于，即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询，也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。
RDD和DataSet
DataSet以Catalyst逻辑执行计划表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。
DataSet创立需要一个显式的Encoder，把对象序列化为二进制，可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型，然而RDD依赖于运行时反射机制。
通过上面两点，DataSet的性能比RDD的要好很多。
DataFrame和DataSet
Dataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。因此具有如下三个特点：
DataSet可以在编译时检查类型
并且是面向对象的编程接口。用wordcount举例：
//DataFrame
// Load a text file and interpret each line as a java.lang.String
val ds = sqlContext.read.text(/home/spark/1.6/lines).as[String]
val result = ds
.flatMap(_.split( )) // Split on whitespace
.filter(_ != ) // Filter empty words
.toDF() // Convert to DataFrame to perform aggregation / sorting
.groupBy($value) // Count number of occurences of each word
.agg(count(*) as numOccurances)
.orderBy($numOccurances desc) // Show most common words first
后面版本DataFrame会继承DataSet，DataFrame是面向Spark SQL的接口。
//DataSet,完全使用scala编程，不要切换到DataFrame
val wordCount =
ds.flatMap(_.split( ))
.filter(_ != )
.groupBy(_.toLowerCase()) // Instead of grouping on a column expression (i.e. $value) we pass a lambda function
.count()
DataFrame和DataSet可以相互转化， df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet， ds.toDF() 这样可以把DataSet转化为DataFrame。
