RDD提供更底层功能, DataFrame和Dataset则允许创建一些自定义的结构,拥有高级的特定操作,节省空间并高速执行。 为了确保我们的代码能够尽可能的利用Tungsten优化带来的好处,推荐使用Scala的 Dataset API(而不是RDD API)。 Dataset即拥有DataFrame带来的relational transformation的便捷,也拥有RDD中的functional transformation的优...
DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据块中的表,它与RDD最主要的区别在于:DataFrame有schema元数据,即DataFrame所表示的数据集的每一列都有名称和数据类型。正是因为有了这些schema元数据,Sparl SQL的查询优化器就可以进行针对性的优化 2.2 Dataset介绍 Dataset也是一种分布式数据集,可以使用map,fla...
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 之类,还能注册临时表/视窗,进行 sql 语句操作 DataFrame 与 DataSet 支...