我们在ApacheSpark1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中
Spark 1.4以前的版本中spark.sql.codegen, spark.sql.unsafe.enabled等几个参数在1.5版本里面合并成spark.sql.tungsten.enabled并默认为true,只需要修改这一个参数就可以配置是否开启tungsten优化(默认是开启的)。 DataFrame/SQL/Hive 在DataFrameAPI方面,实现了新的聚合函数接口AggregateFunction2以及7个相应的build-in的...
Apache Spark广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的API,可以方便地通过多种语言,如Scala、Java、Python和R等来操作大数据集。 在本文中,我将深入讲讲Apache Spark 2.2以及以上版本提供的三种API——RDD、DataFrame和Dataset,在什么情况下你该选用哪一种以及为什么,并概述它们的性能和优化点,列举...
Dataset是Spark 2.0中引入的一个新概念,它是DataFrame的扩展,提供了更强的类型安全性和编码便捷性。Dataset可以看作是DataFrame的强类型版本,它允许用户在编译时捕获错误,提高代码的可读性和可维护性。 优点: 提供了类型安全的API,支持Scala和Java的强类型语言。 支持DataFrame的所有功能,包括SQL接口和DataFrame API。
在Spark 2.0中,Dataset具有两个完全不同的API特征:强类型API和弱类型API,见下表。DataFrame是特殊的Dataset,其每行是一个弱类型JVM object。相对应地,Dataset是强类型JVM object的集合,通过Scala的case class或者Java class。 强类型API和弱类型API LanguageMain Abstraction ...
既然与语言、框架无关,能否只用Java SE读写它? 实验 第一步:生成Parquet格式数据 我先用Spark生成了一个1000行✖️1001列的表,并存储成parquet格式,放到hdfs上。Spark需要先读取一个随机数数据集(每行一个随机整数,详见下面代码),将它作为第一列。
RDD本质上是Spark的构建块:一切都由它们组成。 甚至Sparks更高级别的API(DataFrame,Dataset)也由RDD组成。 Resilient (弹性):由于Spark在集群上运行,硬件故障造成的数据丢失是一个非常现实的问题,因此RDD具有容错能力,并且在发生故障时可以自行重建. Distributed (分布式):单个RDD存储在群集中的一系列不同节点上,不属于...
且谈Apache Spark的API三剑客:RDD,DataFrame和Dataset本文翻译自
Spark GraphX提供了一系列用于处理图形结构的分布式算法，包括Google的PageRank的实现。这些算法使用Spark Core的RDD方法来建模数据; GraphFrames包允许在dataframe上做图形操作，包括利用Catalyst优化器进行图查询。Spark Streaming Spark Streaming是Apache Spark的早期添加物，它帮助在需要实时或接近实时处理的环境中获得牵引...