1樓：連城
目前並沒有自動將Row對映到case class的方法，只能在map中手工構造case class。不過以下寫法可能更方便些：
case class Record(key: Int, value: Double, comment: String)
df.map
即將發布的Spark 1.3.0中，SchemaRDD被公升級為DataFrame，提供了一系列類似於R和Pandas的DataFrame的API，大大簡化了常見的資料處理任務，大部分情況下不需要再將Row手工轉為case class即可完成需要的資料變換。
DataFrame/SchemaRDD相對於裝著case class的普通RDD的優勢在於帶有schema資訊，所有變換都轉換問關係查詢計畫。查詢優化器可以針對具體的查詢和資料來源型別進行查詢優化。
1.2.0以前SchemaRDD的DSL API尚不完整，使用起來還不是十分方便，不少時候不得不退化到普通RDD進行計算。
1.3.0的DataFrame API已經十分完整，實際上不再推薦直接使用普通RDD API，而是推薦使用DataFrame API以利用Spark SQL的query optimizer。
只有在資料流水線末尾獲取最終結果的時候才需要將DataFrame再轉為裝著case class或其他型別的普通RDD。
參考：Databricks blog: Introducing DataFrames in Spark for Large Scale Data Science
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