➢ 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 type DataFrame = Dataset[Row] ➢ 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...
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每个元素不是泛型对象，而是Row对象。DataFrame的缺点是Spark SQL DataFrame API 不支持编译时类型安全，因此，如果结构未知，则不能操作数据；同时，一旦将域对象转换为Data frame ，则域对象不能重构。DataFrame=RDD-【泛...
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不...
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...
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...
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...
解析 答案:RDD是Spark中的基本数据抽象,表示一个不可变、可分区、可并行处理的元素集合。而DataFrame则是一种以RDD为基础的二维表格结构,类似于传统的关系型数据库中的表格,具有特定的结构信息。因此,DataFrame可以看作是一种包含了结构信息的特殊类型的RDD。
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") ...