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。
操作效率不同:DataFrame比RDD性能更高,因为DataFrame底层会使用Catalyst优化器来对查询进行优化,而RDD则需要手动进行优化。 数据类型检查:DataFrame在创建时会进行数据类型检查,确保数据的一致性和合法性,而RDD则不会进行数据类型检查,需要用户自行处理。 总的来说,DataFrame更适合处理结构化数据和进行高级数据操作,而RDD更...
(1).DataFrame多了结构信息; (2).DataFrame除了提供比RDD更丰富的算子以外,还可以提升执行效率,减少数据读取以及执行计划的优化,如:filter优化、谓词下推等。 2.宽依赖和窄依赖 宽依赖:父分区的数据被划分到多个子分区(一分区对多分区)。GroupByKey、ReduceByKey、Join。 窄依赖:父分区的数据被划分到一个子分区(...
DataFrame和RDD有一些共同点,也是不可变的分布式数据集。但与RDD不一样的是,DataFrame是有schema的,有点类似于关系型数据库中的表,每一行的数据都是一样的,因为。有了schema,这也表明了DataFrame是比RDD提供更高层次的抽象。 DataFrame支持各种数据格式的读取和写入,例如:CSV、JSON、AVRO、HDFS、Hive表。 DataFrame...
两者的区别 RDD是弹性分布式数据集,数据集的概念比较强一点。容器可以装任意类型的可序列化元素(支持泛型) RDD的缺点是无从知道每个元素的【内部字段】信息。意思是下图不知道Person对象的姓名、年龄等。 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...
一、DataFrame和RDD之间的区别 从下面的图中可以看出DataFrame和RDD的区别。RDD是分布式的 Java对象的集合,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是一种以RDD为基础的分布式数据集,也就是分布式的Row对象的集合(每个Row对象代表一行记录),提供了详细的结构信...
在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。 RDD和DataFrame的区别 DataFrame与RDD的主要区别在于,DataFrame带有schema元信息,即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息,从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之...
Spark中的DataFrame和RDD都是Spark的抽象数据类型,但它们在使用和操作上有一些区别。1. DataFrame是基于RDD的高级抽象,它提供了更高级的API和更丰富的功能。Data...
在Spark SQL中,RDD、DataFrame和Dataset是三种主要的数据抽象方式,它们各自具有不同的特点和适用场景。以下是关于这三者的详细区别: 1. RDD(弹性分布式数据集) 基本概念:RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心抽象,代表一个不可变的、可分区的数据集合,允许用户进行并行操作。 特点: RDD只关注数据本身,不关...
P80- DataFrame、DataSet和RDD的区别-《Spark编程基础(Scala版 第2版)》 1530 -- 29:22 App 实验十一 spark RDD基本操作命令实践 60 -- 20:38 App 20-spark-sql-RDD与DataFrame之间的转换02 245 -- 6:40 App 02_尚硅谷大数据_Spark_RDD说明 376 1 31:53 App Spark300的灵魂 RDD和DataSet -上集...