原文:談談RDD、DataFrame、Dataset的區別和各自的優勢

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: 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 三者都有惰性機制,在進行創建 轉換,如map方法時,不會立即執行,只有在遇到Action如foreach時,三者才會開始遍歷運算,極端情況下,如果代碼 ...

2017-05-11 17:16 6 44699 推薦指數:

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RDDDataFrameDataSet區別

原文鏈接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 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 ...

Mon Dec 05 20:57:00 CST 2016 1 3334
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
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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