Transformation(转换操作) 定义: Transformation是懒执行的操作,意味着这些操作在调用时并不会立即执行计算,而是会生成一个新的数据集(或RDD),它们描述了从输入数据到输出数据的转换逻辑。Transformation的计算会被延迟,直到遇到一个Action操作时才会真正触发执行。 常见操作: select(): 从DataFrame中选择列。 filter():...
如果在map过程中需要频繁创建额外的对象(例如将rdd中的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每个元素创建一个链接而mapPartition为每个partition创建一个链接),则mapPartitions效率比map高的多。 SparkSql或DataFrame默认会对程序进行mapPartition的优化。 参考博客:https://blog.csdn.net/wuxintdrh/article/details/80278479 ...
Spark DataFrame 的窗口函数使用的两种形式介绍 性能那个更高,RDD的API操作/方法/算子比如有一个100M的csv文件,需要对它的每个元素操作,比如先+1,再平方,结果保存另一个csv文件。如下图,如果用传统python思维,不仅每个中间容器占用内存,消耗更多资源,而且每步都耗
Transformation是懒执行的操作,意味着这些操作在调用时并不会立即执行计算,而是会生成一个新的数据集(或RDD),它们描述了从输入数据到输出数据的转换逻辑。Transformation的计算会被延迟,直到遇到一个Action操作时才会真正触发执行。 常见操作: select(): 从DataFrame中选择列。 filter(): 过滤掉不符合条件的行。 join(...
DataFrame是一个列数据组成的分布式数据集合,实际上,是按列的名字分组的分布式数据集合,也就是带有模式的RDD。换句话说,Spark DataFrame是RDD的扩展。 DataFrame与RDD有着类似的操作,同样有着 transformation与action操作,transformation具有延迟执行(即lazy属性),也是就不会立即执行,直到action操作才会执行。其实这也是为什么...
一、RDD的生成 使用parallelize/makeRDD算子从集合转换而来,常用于测试 使用类似textFile()这样的算子从文件系统读取数据形成RDD 使用transformation算子转换而来 二、DataFrame的生成 直接读取文件系统数据形成 val df = spark.read.format.load() RDD转换而来 DataSet转换而来 三、DataSet的生成 直接读取文件系统数据形成...
RDD提供更底层功能, DataFrame和Dataset则允许创建一些自定义的结构,拥有高级的特定操作,节省空间并高速执行。 为了确保我们的代码能够尽可能的利用Tungsten优化带来的好处,推荐使用Scala的 Dataset API(而不是RDD API)。 Dataset即拥有DataFrame带来的relational transformation的便捷,也拥有RDD中的functional transformation的优...
SQL:基于对内存中RDD操作和DAG引擎优化,Spark能够实现比基于原生MapReduce的Hive SQL更高效的计算过程。同时,采用DataFrame封装Spark作业能够以函数调用的方式完成SQL操作。 机器学习:Spark基于内存实现RDD操作,能够满足使用大规模数据集完成机器学习建模时进行迭代运算的需要。其自身提供的MLlib组件包中提供了大量常用的机器...
RDD提供更底层功能, DataFrame和Dataset则允许创建一些自定义的结构,拥有高级的特定操作,节省空间并高速执行。 为了确保我们的代码能够尽可能的利用Tungsten优化带来的好处,推荐使用Scala的 Dataset API(而不是RDD API)。 Dataset即拥有DataFrame带来的relational transformation的便捷,也拥有RDD中的functional transformation的优...
rdd.glom().collect()在这个例子中，是一个4-core的CPU笔记本Spark创建了4个executor，然后把数据分成4个块。Tips：使用sc.parallelize，你可以把Python list，NumPy array或者Pandas Series、Pandas DataFrame转成Spark RDD。初始化RDD方法2 第2种方式当然是直接把文本读到RDD了你的每一行都会被当做一个item，不过...