如题所示，SparkSQL /DataFrame /Spark RDD谁快？ 按照官方宣传以及大部分人的理解，SparkSQL和DataFrame虽然基于RDD，但是由于对RDD做了优化，所以性能会优于RDD。 之前一直也是这么理解和操作的，直到最近遇到了一个场景，打破了这种不太准确的认识 ...

　　不多说，直接上干货！ 　　DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力，不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询 ...

Data streaming转为DataFrame，不能直接一步转到DF，需要先转为RDD，然后再转到DF，我们用流式处理数据后，再通过spark sql实时获取我们想要的结果。 1.首先老规矩，创建spark上下文对象，spark SQL和spark Streaming，再创建个socket ...

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 ...

#构造case class，利用反射机制隐式转换 scala> import spark.implicits._ scala> val rdd= sc.textFile("input/textdata.txt") scala> case class Person(id ...

package cn.spark.study.core.mycode_dataFrame; import java.io.Serializable;import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;import ...

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是什么？ 　　RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。 　　RDD内部可以有许多分区(partitions)，每个分区又拥有大量的记录(records ...