RDD、DF、DS的区别与联系
RDD.DataFrame.DataSet的区别和联系 共性: 1）都是spark中得弹性分布式数据集，轻量级 2）都是惰性机制，延迟计算 3）根据内存情况，自动缓存，加快计算速度 4）都有partition分区概念 5）众多相同得算子：map flatmap 等等 区别 ...
原文：Spark中 RDD、DF、DS的区别与联系
RDD.DataFrame.DataSet的区别和联系 共性: 都是spark中得弹性分布式数据集，轻量级 都是惰性机制，延迟计算 根据内存情况，自动缓存，加快计算速度 都有partition分区概念 众多相同得算子：map flatmap等等 区别： RDD不支持SQL DF每一行都是Row类型，不能直接访问字段，必须解析才行 DS每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可 ...
2020-08-20 10:53 0 1225 推荐指数：
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