我没有访问集群的权限来进行适当的测试，但我认为sparksql只会编译成本机Dataframe代码。
我听说的经验法则是，sql代码应该用于产品代码的探索和Dataframe操作。

rdd总是优于dataframe和sparksql，但根据我的经验，dataframe的性能比sparksql好。与spark sql相比，dataframe函数的性能更好。下面的链接将对此给出一些见解。
spark rdds vs dataframes vs sparksql

sparksql带来了一个强大的新优化框架catalyst。使用catalyst，spark可以自动转换sql查询，以便它们更高效地执行。
Dataframe是组织成命名列的数据集。它在概念上相当于关系数据库中的一个表或r/python中的一个Dataframe，但具有更丰富的优化，它提供了RDD（强类型、使用强大lambda函数的能力）的优点和spark sql优化的执行引擎的优点。
执行速度将是相同的，因为它们使用相同的优化算法。

如果连接可以在查询之间共享，那么使用rdd仔细实现连接可能是一个不错的选择。但是，如果不是这样的话，就让spark/catalyst完成它的工作，并在sparksql中连接。它将完成所有的优化。这样就不必维护连接逻辑等。

据我所知，他们的表现应该是一样的。sql在内部将作为Dataframe工作

sparksql连接和sparkdataframe连接几乎是一样的。连接实际上是在引擎盖下委托给rdd操作的。在rdd操作的基础上，我们还提供了sparksql、Dataframe或数据集等方便的方法。在sparksql的情况下，它需要花费很少的额外时间来解析sql。
应该更多地根据良好的编程实践来评估它。我喜欢dataset，因为编译时可以捕捉语法错误。场景后面的编码负责压缩数据和执行查询。

我用spark对cassandra上的sql和dataframe做了一些性能分析，我认为hbase也会这样。
据我所知，sql比dataframe方法工作得更快。这背后的原因可能是在dataframe方法中涉及了很多java对象。在sql方法中，一切都是在内存中完成的。
附加结果。