DataSet 是 Spark 1.6 引入的一个新的数据抽象,它结合了 RDD 的强类型优势和 DataFrame 的优化能力。 特点: 类型安全:DataSet 是强类型的,它利用编译时类型检查,确保在编译时检测类型错误。 优化和性能:DataSet 受益于 Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎,提供与 DataFrame 相同的优化能力,同时保留了类型安
DataFrame和DataSet API是基于Spark SQL引擎之上构建的,会使用Catalyst生成优化后的逻辑和物理执行计划。尤其是无类型的DataSet[Row](DataFrame),它的速度更快,很适合交互式查询。 由于Spark能够理解DataSet中的JVM对象类型,所以Spark会将将JVM对象映射为Tungsten的内部内存方式存储。而Tungsten编码器可以让JVM对象更有效地进...
很多情况下,Dataset 的性能实际上是会比 DataFrame 要来得差的,因为 Dataset 会涉及到额外的数据格式转换成本。这可以说是 Dataset 为了类型安全而付出的代价。尤其是在 Dataset query 中还内嵌了多个强类型的 Scala closure 的时候,Spark 会插入额外的序列化操作,在内部的 UnsafeRow 格式和 Dataset 携带的 Java 类...
尽管有类型的 Dataset[T] API 是对数据处理任务优化过的,无类型的 Dataset[Row](别名DataFrame)却运行得更快,适合交互式分析。 Spark 作为一个编译器它可以理解 Dataset 类型的 JVM 对象,它会使用编码器来把特定类型的 JVM 对象映射成Tungsten 的内部内存表示。结果,Tungsten 的编码器就可以非常高效地将 JVM 对象...
首先从版本的产生上来看：RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的Spark版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。RDD、DataFrame、DataSet三者的共性RDD、...
2.RDD不支持sparksql操作 2.DataFrame 1.DataFrame每一行的类型固定为Row,每一列的值无法直接访问,只有通过解析才能获取各个字段的值; 2.DataFrame和DataSet一般不与spark mllib同时使用 3.DataFrame和DataSet均支持sparksql操作 3.DataSet 1.DataFrame和DataSet拥有完全相同的成员函数,区别只是每一行的数据类型不同,Dat...
Dataset是通过Encoder进行序列化,支持动态的生成代码,直接在bytes的层面进行排序,过滤等的操作;而DataFrame是采用可选的java的标准序列化或是kyro进行序列化 联系: 在spark2.x,DataFrame和Dataset的api进行了统一 在语法角度,DataFrame是Dataset中每一个元素为Row类型的特殊情况 ...
RDD一般和Spark Mllib同时使用。RDD不支持SparkSQL操作。DataFrame 与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。DataFrame与DataSet一般不与Spark Mllib 同时使用。DataFrame与DataSet均支持SparkSQL的操作，比如select，groupby等，还能注册临时表进行SQL...
Apache Spark是一个开源的大规模数据处理框架,广泛应用于大数据分析和机器学习的场景中。Spark的强大功能得益于其丰富的API,其中RDD、DataFrame和Dataset是Spark中最重要的三个API,它们各有特色,为数据处理提供了强大的支持。 一、RDD(Resilient Distributed Dataset) RDD是Spark中最基本的抽象概念,代表了一个不可变的分...
RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利。 三者都有惰性机制,在进行创建、转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算。 三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算,这样即使数据量很大,也不用担心会内存溢出。