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...
可以看出,Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的,然而,如果要写一些适配性很强的函数时,如果使用Dataset,行的类型又不确定,可能是各种case class,无法实现适配,这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题 转化: RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性,有各自适用的场景常常需要在三者之间转换 DataFr...
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 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而 Dataset 中,每一行是什么类型是不...
DataSet可以通过JVM的对象进行构建,可以用函数式的转换(map/flatmap/filter)进行多种操作。 ②DataSet结合了RDD和DataFrame的优点,并带来的一个新的概念Encoder。DataSet通过Encoder实现了自定义的序列化格式,使得某些操作可以在无需序列化情况下进行。另外Dataset还进行了包括Tungsten优化在内的很多性能方面的优化。 ③Data...
1.共性: 1.RDD、 DataFrame、DataSet都是spark平台下的分布式数据集,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、转换时,不会立即执行,只有在遇到行动算子的时候才会开始计算; 3.在对DataFrame和DataSet进行操作时,许多操作都需要导入:import spark.implicits._ 包; ...
三者的共性: 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” ...
DataFrame存储在off-heap(堆外内存)中,由操作系统直接管理(RDD是JVM管理),可以将数据直接序列化为二进制存入off-heap中。操作数据也是直接操作off-heap。 DataFrane的短板 DataFrame不是类型安全的 API也不是面向对象的 Apache Spark 2.0 统一API 从Spark 2.0开始,DataFrame和DataSet的API合并在一起,实现了跨库统一成...
RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性,有各自适用的场景常常需要在三者之间转换 DataFrame/Dataset转RDD: val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd 1. 2. RDD转DataFrame: import spark.implicits._ val testDF: DataFrame = rdd.map {line=>
RDD让我们能够决定怎么做,而DataFrame和DataSet让我们决定做什么,控制的粒度不一样 4、三者的共性 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,极端情况下,...
Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎,其核心数据结构包括RDD(Resilient Distributed Dataset)、DataFrame和DataSet。这些数据结构在Spark中扮演着至关重要的角色,使得Spark能够高效地处理和分析大规模数据。 RDD(Resilient Distributed Dataset) RDD是Spark中最基础的数据结构,它是分布式数据集的一种抽象表示。