RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person ...
原文链接:http: www.jianshu.com p c daa RDD DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame RDD DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD Person 虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧 ...
2016-12-05 12:57 1 3334 推荐指数:
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person ...
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 目录(?)[+] 转载请标明出处:小帆的帆的专栏 RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点 ...
spark中RDD、DataFrame、DataSet都是spark的数据集合抽象,RDD针对的是一个个对象,但是DF与DS中针对的是一个个Row RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化 ...
在spark中,RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型,本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性: 1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 2、三者都有惰性机制,在进行创建 ...
文章目录 前言 RDD、DataFrame和DataSet的定义 RDD、DataFrame和DataSet的比较 Spark版本 数据表示形式 ...
1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd) 3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd 4.Dataset -> ...
目标1:掌握Spark SQL原理 目标2:掌握DataFrame/DataSet数据结构和使用方式 目标3:熟练使用Spark SQL完成计算任务 1. Spark SQL概述 1.1. Spark SQL的前世今生 Shark是一个为Spark设计的大规模 ...
RDD、DataFrame与DataSet三者有许多的共性,都有各自使用的场景,常常需要在三者之间进行转换 DataFrame/Dataset 转 RDD: val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD 转 DataFrame: // 一般 ...