Spark2.0のDataset.map（r => xx）とDataframe.map（r => xx）の違いは何ですか？

Question

いくつかの方法Spark2.0で、私は問題

しかしDataSet.map(r => r.getAs[String]("field"))rは「のGetAs」メソッドを持っていないことを示すエラーを与えることなく、Dataframe.map(r => r.getAs[String]("field"))を使用することができます。

何DataFrameでDataSetでrとrの違いだとr.getAsはDataFrameで動作しますなぜですか？ class Dataset[T]：

にStackOverflowでいくつかの研究を行った後、私はここに

Encoder error while trying to map dataframe row to updated row

を有用な答えを見つけたが、それは

Answer 1

Datasetは型パラメータを持っていると便利です願っています。 Tは、データセット内の各レコードのタイプです。そのTは何でもかまいません（暗黙のうちにEncoder[T]を提供できるものはありますが、その点以外にもあります）。 Dataset上

map操作は、各レコードに提供される関数を適用し、あなたが示したマップ操作でrはタイプTを持つことになります。

最後にDataFrameは、実際にはDataset[Row]のエイリアスです。つまり、各レコードのタイプはです。 にはgetAsという名前のメソッドがあり、タイプパラメータと文字列引数をとるため、にはgetAs[String]("field")を呼び出すことができます。この方法を持たないTについては、これはコンパイルに失敗します。