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 ...
目標 :掌握Spark SQL原理 目標 :掌握DataFrame DataSet數據結構和使用方式 目標 :熟練使用Spark SQL完成計算任務 Spark SQL概述 . Spark SQL的前世今生 Shark是一個為Spark設計的大規模數據倉庫系統,它與Hive兼容。Shark建立在Hive的代碼基礎上,並通過將Hive的部分物理執行計划交換出來。這個方法使得Shark的用戶可以加速 ...
2019-08-15 21:14 0 683 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
歡迎大家關注我的公眾號,“互聯網西門二少”,我將繼續輸出我的技術干貨~ 該部分分為兩篇,分別介紹RDD與Dataset/DataFrame: 一、RDD 二、DataSet/DataFrame 該篇主要介紹DataSet與DataFrame。 一、生成DataFrame ...
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 -> ...
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 ...