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 ...

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 ...

欢迎大家关注我的公众号，“互联网西门二少”，我将继续输出我的技术干货~ 该部分分为两篇，分别介绍RDD与Dataset/DataFrame： 一、RDD 二、DataSet/DataFrame 该篇主要介绍DataSet与DataFrame。 一、生成DataFrame ...

　　虽说，spark我也不陌生，之前一直用python跑的spark，基本的core和SQL操作用的也是比较熟练。但是这一切的基础都是在RDD上进行操作，即使是进行SQL操作也是将利用SpaekContext类中的textFile方法读取txt文件返回RDD对象，然后使用SQLContext实例化 ...

Spark RDD和DataSet与DataFrame转换成RDD 一、什么是RDD RDD是弹性分布式数据集（resilient distributed dataset） 的简称，是一个可以参与并行操作并且可容错的元素集合。什么是并行操作呢？例如，对于一个含4个元素的数组 ...

Spark DataFrame及RDD与DataSet转换成DataFrame 一、什么是DataFrame DataFrame和RDD一样，也是Spark的一种弹性分布式数据集，它是一个由列组成的数据集，概念上等同于关系型数据库中的一张表。DataFrame可以从非常宽 ...

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 ...

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 -> ...