原文:RDD、DataFrame和DataSet的區別

原文鏈接:http: www.jianshu.com p c daa RDD DataFrame和DataSet是容易產生混淆的概念,必須對其相互之間對比,才可以知道其中異同。 RDD和DataFrame RDD DataFrame 上圖直觀地體現了DataFrame和RDD的區別。左側的RDD Person 雖然以Person為類型參數,但Spark框架本身不了解Person類的內部結構。而右側 ...

2016-12-05 12:57 1 3334 推薦指數:

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RDDDataFrameDataSet區別(轉)

RDDDataFrameDataSet是容易產生混淆的概念,必須對其相互之間對比,才可以知道其中異同。 RDDDataFrame RDD-DataFrame 上圖直觀地體現了DataFrameRDD區別。左側的RDD[Person ...

Tue Feb 23 00:59:00 CST 2016 0 3647
Spark RDDDataFrameDataSet區別

版權聲明:本文為博主原創文章,未經博主允許不得轉載。 目錄(?)[+] 轉載請標明出處:小帆的帆的專欄 RDD 優點: 編譯時類型安全 編譯時就能檢查出類型錯誤 面向對象的編程風格 直接通過類名點 ...

Thu Aug 25 02:20:00 CST 2016 0 5221
sparkSQL中RDD——DataFrame——DataSet區別

spark中RDDDataFrameDataSet都是spark的數據集合抽象,RDD針對的是一個個對象,但是DF與DS中針對的是一個個Row RDD 優點: 編譯時類型安全 編譯時就能檢查出類型錯誤 面向對象的編程風格 直接通過類名點的方式來操作數據 缺點: 序列化 ...

Wed Aug 09 07:02:00 CST 2017 0 1353
談談RDDDataFrameDataset區別和各自的優勢

在spark中,RDDDataFrameDataset是最常用的數據類型,本博文給出筆者在使用的過程中體會到的區別和各自的優勢 共性: 1、RDDDataFrameDataset全都是spark平台下的分布式彈性數據集,為處理超大型數據提供便利 2、三者都有惰性機制,在進行創建 ...

Fri May 12 01:16:00 CST 2017 6 44699
RDD/Dataset/DataFrame互轉

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 -> ...

Wed Dec 14 23:12:00 CST 2016 0 7111
RDDDataFrameDataSet的相互轉換

RDDDataFrameDataSet三者有許多的共性,都有各自使用的場景,常常需要在三者之間進行轉換 DataFrame/DatasetRDD: val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDDDataFrame: // 一般 ...

Wed Jan 29 06:03:00 CST 2020 0 1465
 
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