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 ...
.RDD gt Dataset val ds rdd.toDS .RDD gt DataFrame val df spark.read.json rdd .Dataset gt RDD val rdd ds.rdd .Dataset gt DataFrame val df ds.toDF .DataFrame gt RDD val rdd df.toJSON.rdd .DataFrame gt ...
2016-12-14 15:12 0 7111 推荐指数:
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 ...
原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 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 ...
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 ...
参考:https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html 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 ...
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 ...