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 ...
目标 :掌握Spark SQL原理 目标 :掌握DataFrame DataSet数据结构和使用方式 目标 :熟练使用Spark SQL完成计算任务 Spark SQL概述 . Spark SQL的前世今生 Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速 ...
2019-08-15 21:14 0 683 推荐指数:
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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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 -> ...
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 ...