将dataframe转换为dataset会保留额外的列

。在Spark中，DataFrame和Dataset是两种不同的数据结构。DataFrame是一种分布式的数据集，类似于关系型数据库中的表，它具有命名的列和类型化的列，可以进行SQL查询和操作。而Dataset是Spark 1.6版本引入的新的数据结构，它是强类型的，可以通过编译时检查来提供更好的类型安全性和性能优化。

当将DataFrame转换为Dataset时，额外的列将被保留。这是因为DataFrame和Dataset之间的转换是基于列名和数据类型进行的，而不是基于列的值。因此，即使某些列在DataFrame中没有被使用，它们仍然会被保留在转换后的Dataset中。

这种保留额外列的特性在某些情况下非常有用。例如，当我们需要在DataFrame和Dataset之间进行频繁的转换时，保留额外的列可以避免重复定义列的过程。此外，保留额外的列还可以确保在转换后的Dataset中保留了原始数据的完整性，以便后续的分析和处理。

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