百度试题 结果1 题目DataFrame 和 RDD 最大的区别 ( B ) A. 科学统计支持 B. 多了 schema C. 存储方式不一样 D. 外部数据源支持 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
DataFrame与RDD的主要区别在于,DataFrame带有schema元信息,即其所表示的二维表数据集的每一列都带有名称与类型。这使得SparkSQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化,最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观RDD,由于无从得知所在所存数据元素的具体内部结...
区别 RDD是分布式的不可变的抽象的数据集,比如,RDD[Person]是以Person为类型参数,但是,Person类的内部结构对于RDD而言却是不可知的。 DataFrame是以RDD为基础的分布式的抽象数据集,也就是分布式的Row类型的集合(每个Row对象代表一行记录),提供了详细的结构信息,即Schema信息。 Spark SQL可以清楚地知...
在Apache Spark中,RDD(弹性分布式数据集)、DataFrame和Dataset是三种不同的数据处理抽象,它们在数据表示、处理方式和性能优化上有显著的区别。下面将分别解释这三个概念以及它们之间的区别。 1. RDD(弹性分布式数据集)的基本概念 RDD是Spark中最基础的数据处理模型,它是一个不可变的分布式对象集合。RDD允许用户以高容错...
DataFrame多了数据的结构信息,即schema。RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化,比如filter下推、裁剪等。 提升执行效率 RDDAPI是函数式的,强调不变性,在大部分场景下倾向于创建新对象而...
1. 数据结构不同:DataFrame是一种以表格形式组织数据的抽象概念,类似于关系型数据库中的表格,每一列都有自己的数据类型。而RDD(Resilient Distributed Dataset)是...
DataFrame、Dataset、RDD的区别与联系及相互之间的转换 本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD,DataFrame和Dataset三种数据组织类型;它们各自适合的使用场景,是最常用的数据类型,在学习spark的过程中对其不是很了解,现在整理如下: 一、共同点: 1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据...
两者的区别 RDD是弹性分布式数据集，数据集的概念比较强一点；RDD容器可以装任意类型的可序列化元素（支持泛型）。RDD的缺点是无从知道每个元素的【内部字段】信息。意思是下图不知道Person对象的姓名、年龄等。DataFrame也是弹性分布式数据集，但是本质上是一个分布式数据表，因此称为分布式表更准确。DataFrame每个元素不是...
dataframe和rdd最大的区别如下：RDD是弹性分布式数据集，数据集的概念比较强一点。容器可以装任意类型的可序列化元素（支持泛型）。RDD的缺点是无从知道每个元素的【内部字段】信息。意思是下图不知道Person对象的姓名、年龄等。DataFrame也是弹性分布式数据集，但是本质上是一个分布式数据表，因此称为分布式表...
区别: RDD: 1、RDD一般和spark mlib同时使用 2、RDD不支持sparksql操作 DataFrame: 1、与RDD和Dataset不同,DataFrame每一行的类型固定为Row,只有通过解析才能获取各个字段的值,如 testDF.foreach{ line=>val col1=line.getAs[String]("col1") val col2=line.getAs[String]("col2") ...