blocks|key|770461|text|RDDs是星火的脊梁和基本的数据结构.Dataframes和数据集是构建在RDD之上的，旨在为简单性提供一个抽象。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|770462|将RDDs看作类似Scala集合，但分布在自然中。|770463|然而，Dataframes作为一个具有模式的RDD+(实际上，Dataframes是从SchemaRDD演化而来)，即一个在本质上分布的二维集合。在引擎盖下，星火可以创建RDD。|offset|length|style|CODE|770464|如果您有兴趣了解更多关于它的知识，请考虑阅读这些-+https://www.databricks.com/blog/2016/07/14/a-tale-of-three-apache-spark-apis-rdds-dataframes-and-datasets.html|770465|Difference+between+DataFrame,+Dataset,+and+RDD+in+Spark|770466|此外，您还可以在Spark+(任务DAG)中看到底层的RDDs。|770467|[|770468|📷|atomic|770469|​|770470|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.databricks.com/blog/2016/07/14/a-tale-of-three-apache-spark-apis-rdds-dataframes-and-datasets.html|1|https://stackoverflow.com/questions/31508083/difference-between-dataframe-dataset-and-rdd-in-spark?rq=1|2|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/dea738f937b47f53bc77ef8748c07fa8.png|imageAlt^0|0|0|17|9|0|Q|32|0|0|0|1J|1|0|0|0|0|1|2|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1C|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|1E|8|@$F|1F|G|1G|H|I]]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|1H|8|@]|9|@$F|1I|G|1J|1|1K]]|A|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|1L|8|@]|9|@$F|1M|G|1N|1|1O]]|A|$]]|$1|N|3|O|5|6|7|1P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|Q|5|6|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|T|7|1R|8|@]|9|@$F|1S|G|1T|1|1U]]|A|$]]|$1|U|3|V|5|6|7|1V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|W|3|-4|5|6|7|1W|8|@]|9|@]|A|$]]]|X|$Y|$5|Z|10|11|A|$12|13]]|14|$5|Z|10|11|A|$12|15]]|16|$5|17|10|18|A|$19|1A|1B|-4]]]]

RDDs are the back-bone of Spark and the fundamental data structure. Dataframes and datasets are built over RDDs and are meant to provide an abstraction for simplicity.
Think of RDDs as similar to Scala collection but distributed in Nature.
While, Dataframes as an RDD with Schema (in fact, Dataframes are evolved from <code>SchemaRDD</code>) i.e. a Two-dimensional collection distributed in nature. Under the hood, Spark does create RDDs.
If you're interested in learning more about it do consider reading these -
<a href="https://www.databricks.com/blog/2016/07/14/a-tale-of-three-apache-spark-apis-rdds-dataframes-and-datasets.html" rel="nofollow noreferrer">https://www.databricks.com/blog/2016/07/14/a-tale-of-three-apache-spark-apis-rdds-dataframes-and-datasets.html</a>
<a href="https://stackoverflow.com/questions/31508083/difference-between-dataframe-dataset-and-rdd-in-spark?rq=1">Difference between DataFrame, Dataset, and RDD in Spark</a>
Also, you can see the underlying RDDs in Spark UI (Task DAG)
[<img src="https://i.stack.imgur.com/8J8RV.png" alt="RDDs in SparkUI1" />

RDD Provides Fault Tolerance Through Lineage Graph, this is how Spark becomes fault tolerant
So while working with spark data frames does spark create RDDs in the background to become fault tolerant?
In general, if I perform any activity/transformation on spark clusters, does spark uses RDD?

Spark RDD | Fault tolerant

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RDD通过谱系图提供容错功能，这就是星火成为容错的方式那么，在使用spark数据帧时，spark是否会在后台创建RDDs以实现容错呢？一般来说，如果我在星火集群上执行任何活动/转换，那么spark是否使用RDD？

问火花RDD循环容错
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