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 ...
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:
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 ...
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 ...
spark中RDD、DataFrame、DataSet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 ...
在spark中,RDD、DataFrame、Dataset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、RDD、DataFrame、Dataset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 ...
文章目錄 前言 RDD、DataFrame和DataSet的定義 RDD、DataFrame和DataSet的比較 Spark版本 數據表示形式 ...
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 -> ...
目標1:掌握Spark SQL原理 目標2:掌握DataFrame/DataSet數據結構和使用方式 目標3:熟練使用Spark SQL完成計算任務 1. Spark SQL概述 1.1. Spark SQL的前世今生 Shark是一個為Spark設計的大規模 ...
RDD、DataFrame與DataSet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/Dataset 轉 RDD: val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD 轉 DataFrame: // 一般 ...