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// Load a text file and interpret each line as
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。 一. 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for...
21)))valschema =StructType(Array(StructField("id",DataTypes.IntegerType),StructField("age",DataTypes.IntegerType)))validAgeDF = sqlContext.createDataFrame(idAgeRDDRow, schema)// API不是面向对象的idAgeDF.filter(idAgeDF.col("age") >25)// 不会报错, DataFrame不是编译时类型安全的idAgeDF.filter...
这使得DataFrame在数据处理和分析过程中更加灵活和高效。DataFrame底层是以RDD为基础的分布式数据集,但与RDD相比,DataFrame提供了更高级别的抽象,使得数据操作更加简洁和直观。 DataSet DataSet是DataFrame API的扩展,它提供了类型安全(type-safe)和面向对象(object-oriented)的编程接口。DataSet由特定领域的对象组成的强类型...
Dataset 如下面的表格所示,从Spark 2.0开始,Dataset开始具有两种不同类型的API特征:有明确类型的API和无类型的API。从概念上来说,你可以把DataFrame当作一些通用对象Dataset[Row]的集合的一个别名,而一行就是一个通用的无类型的JVM对象。与之形成对比,Dataset就是一些有明确类型定义的JVM对象的集合,通过你在Scala中定...
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: ...
RDD、DataFrame、DataSet的区别是什么? 落日骑士 公众号:Ingemar,欢迎一起交流学习Python大数据 来自专栏 · PySpark入门到精通 01 RDD RDD是一个懒执行的不可变的可以支持Lambda表达式的并行数据集合。 RDD的最大好处就是简单,API的人性化程度很高。 RDD的劣势是性能限制,它是一个JVM驻内存对象,这也就决定了存在GC...
那么DataFrame中的数据长这样: 那么Dataset中的数据长这样: 或者长这样(每行数据是个Object): DataSet包含了DataFrame的功能,Spark2.0中两者统一,DataFrame表示为DataSet[Row],即DataSet的子集。 二、RDD、DataFrame和DataSet的比较 (1)Spark版本 RDD –自Spark 1.0起 ...
●什么是DataFrame DataFrame的前身是SchemaRDD,从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。并不再直接继承自RDD,而是自己实现了RDD的绝大多数功能。 DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库的二维表格,带有Schema元信息(可以理解为数据库的列名和类型) ●总结: DataFrame ==> RDD - 泛型 ...
在Spark开发中,我们可以使用RDD、DataFrame和Dataset这三种不同的API来处理数据,而选择哪种API取决于具体的需求和情况。下面是在Spark开发中选择使用RDD、DataFrame还是Dataset的整体流程: pie title 选择RDD、DataFrame还是Dataset的比例 "RDD", 30 "DataFrame", 50 ...