DataSet创立需要一个显式的Encoder,把对象序列化为二进制,可以把对象的scheme映射为Spark. SQl类型,然而RDD依赖于运行时反射机制。 通过上面两点,DataSet的性能比RDD的要好很多,可以参见[3] DataFrame和DataSet Dataset可以认为是DataFrame的一个特例,主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。...
Dataset和DataFrame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。 DataFrame其实就是DataSet的一个特例 DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row,不解析,每一行究竟有哪些字段,各个字段又是什么类型都无从得知,只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而Dataset中,每...
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同: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。 RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图...
数据结构:RDD是最基础的数据结构,它是一个只读的分区记录集合;DataFrame以列的形式组织数据,类似于关系数据库中的表,并带有schema元信息;DataSet是DataFrame的扩展,提供了类型安全和面向对象的编程接口。 抽象级别:RDD提供了较低级别的抽象,需要程序员手动进行数据的转换和操作;DataFrame提供了更高级别的抽象,使得数据操...
RDD、DataFrame和DataSet比较 RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同。 共性: 1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 2、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,...
通过上面两点,DataSet的性能比RDD的要好很多,可以参见[3] DataFrame和DataSet Dataset可以认为是DataFrame的一个特例,主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。因此具有如下三个特点: DataSet可以在编译时检查类型 并且是面向对象的编程接口。用wordcount举例: ...
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,如: testDF.foreach{ line => val col1=line.getAs[String]("col1") val col2=line.getAs[String]("col2") } 1.
RDD、DataFrame、DataSet 都是 Spark 平台下的弹性分布式数据集,为处理大型数据提供便利。 三者都有惰性机制,在进行创建、转换等操作时不会立即执行,只有触发行动算子时才会执行。 在对DataFrame 和 DataSet 进行操作时都需要导入隐式转换的包 “import spark.implicits” ...
Spark有效处理大规模数据的3个主要工具是RDD、DataFrame和Dataset API。虽然每个API都有自己的优点,但新范式转变支持Dataset作为统一数据API,以满足在单个界面中所有数据处理需求。 新的Spark 2.0 Dataset API是一个类型安全的领域对象集合,可以使用函数运算或关系操作方式执行(类似于RDD的filter、map和flatMap()等)并行...
而且,接下来你还将了解到,你可以通过简单的API方法调用在DataFrame或Dataset与RDD之间进行无缝切换,事实上DataFrame和Dataset也正是基于RDD提供的。 DataFrame 与RDD相似,DataFrame也是数据的一个不可变分布式集合。但与RDD不同的是,数据都被组织到有名字的列中,就像关系型数据库中的表一样。设计DataFrame的目的就是要让...