作者回复: 好问题~ Dataset咱们一直没讲，先说结论。在执行效率上，Dataset与DataFrame是一样的、一致的，没有区别。他们都能共享Spark SQL提供的性能红利，所以说，从性能的角度，不用担心。包括你提到的Dataset<Row>和Dataset<具体类型>之间，性能上也没有差异。 差异主要在开发效率上，对于Dataset<具体类型>，开发者需要定义明确的case class，从而让Spark SQL知道每个字段的具体类型。这其实就涉及到一个开发效率的问题，为什么这么说呢？ 当应用中的数据集较多的时候，或者说当你需要创建多个Dataset的时候，你都需要定义相应的case class。其实，定义case class还是或多或少有点麻烦的。当然，不同开发者偏好不同，也有喜欢用Dataset开发的。不过，通常来说，DataFrame会来的更直接，简单、易用，所以通常来说DataFrame用的比较多~