RDD一般和spark mlib同时使用。 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。 ②DataFrame引入了schema和off-heap schema:RDD每一行的数据,结构都是一样的。这个结构就存储在schema中。Spark通过schame就能够读懂数据,因此在通信和IO时...
但是同样的代码在2.0.0-preview中, 创建的虽然还叫DataFrame // sqlContext.createDataFrame(idAgeRDDRow, schema) 方法的实现, 返回值依然是DataFramedefcreateDataFrame(rowRDD: RDD[Row], schema: StructType): DataFrame = { sparkSession.createDataFrame(rowRDD, schema) } 但是其实却是DataSet, 因为DataFrame被...
三、spark的RDD与DataFrame以及Dataset的区别: 1、基本数据结构RDD:是弹性分布式数据集。 (1)RDD特点 1)弹性:RDD的每个分区在spark节点上存储时默认是放在内存中的,若内存存储不下,则存储在磁盘中。 2)分布性:每个RDD中的数据可以处在不同的分区中,而分区可以处在不同的节点中. 3)容错性:当一个RDD出现故障时...
RDD 虽然通用,但确实易用性不好,性能也差;DataFrame 虽然易用性好,性能也强,但发现不了编译问题,并且不够通用,并且总有写 SQL 搞不定的地方。 这个时候,DataSet 横空出世,兼具了 DataFame 的关系属性,又有了 RDD 的强类型属性。 并且很自然的,DataSet 就提供了两种类型的 API:typed API 和 untyped API,前...
val df=spark.read.schema(schema).json(dataDS.rdd) 查看schema df.printSchema 二,如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了,在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。在一些场合,会结合explode,to_json,from_json一起使用。 Explode为给定的map的每一个元素创建一个新的行。比如上面准备的...
好程序员大数据教程:154、DataSet概念和DataFrame的区别 好程序员大数据教程:155、SparkShell操作SparkSQL 好程序员大数据教程:156、初始化环境创建的几种方式 好程序员大数据教程:157、RDD转换为DataFarme的过程 好程序员大数据教程:158、通过反射的方式生成Schema的过程 好程序员大数据教程:159、通过StructType的方式生成Sc...
再换一个角度,一堆文本数据生成表的前后,主要的区别是什么? 是每个字段都有了名字和类型。 这两个角度结合起来,站在数据处理的角度,从 RDD 到 SQL,缺少的就是对数据含义和类型的描述,也就是 Schema。 于是有了 DataFrame。简单来说 DataFrame = RDD + Schema。
.read // get DataFrameReader .schema(nestSchema2) // use the defined schema above and read format as JSON .json(nestDataDS2.rdd) 1. 2. 3. 4. 2,将整个json对象,转化为一个json string val stringJsonDF = nestDF2.select(to_json(struct($"*"))).toDF("nestDevice") ...
val nestDF2 = spark // spark session .read // get DataFrameReader .schema(nestSchema2) // use the defined schema above and read format as JSON .json(nestDataDS2.rdd) 1. 2,将整个json对象,转化为一个json string val stringJsonDF = nestDF2.select(to_json(struct($"*"))).toDF("nestDe...