DataFrame是一种以列为基础的数据结构,类似于关系型数据库中的表。它具有以下几个主要特点: 结构化数据:DataFrame是一种结构化的数据格式,每一列都有明确的数据类型。这使得DataFrame能够更好地处理半结构化和结构化数据,例如CSV文件、JSON文件和数据库表。 惰性计算:DataFrame采用了惰性计算的策略,即只有在需要
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...
DataFrame = RDD[Row] + Schema valarr=Array(("Jack",28,184),("Tom",10,144),("Andy",16,165))valrdd1=sc.makeRDD(arr).map(f=>Row(f._1,f._2,f._3))valschema=StructType(StructField("name",StringType,false)::StructField("age",IntegerType,false)::StructField("height",IntegerType,...
使用DataFrame和DataSet API在性能和空间使用率上都有大幅地提升。 DataFrame和DataSet API是基于Spark SQL引擎之上构建的,会使用Catalyst生成优化后的逻辑和物理执行计划。尤其是无类型的DataSet[Row](DataFrame),它的速度更快,很适合交互式查询。 由于Spark能够理解DataSet中的JVM对象类型,所以Spark会将将JVM对象映射为Tu...
优化和性能：在许多情况下，DataFrame可能会提供比DataSet更好的优化机会，因为Spark的Catalyst优化器可以更...
在Spark中,DataFrame和Dataset是两个重要的数据抽象层。它们都是用于表示分布式数据集的高级数据结构,提供了更高级别的API和更丰富的功能,相比于RDD更加方便和高效。 首先,让我们来了解一下DataFrame的概念和特点。 DataFrame是一种以列为基础的数据结构,类似于关系型数据库中的表。它具有以下几个主要特点: ...
使用DataSet进行查询则如下: valds=spark.read.json("people.json").as[Person]ds.filter(_.age>20).show() 1. 2. 2.3 性能方面 虽然DataFrame和DataSet都基于Spark的优化引擎,但在性能方面,DataFrame会比DataSet更快。这是因为DataFrame在内部使用了Spark SQL执行引擎,而DataSet由于其类型安全性,可能会有额外的性...
Spark中的DataFrame是一种分布式数据集,它是以表格的形式组织的数据集合,类似于关系型数据库中的表。DataFrame提供了一组丰富的API,可以用于对数据进行操作和转换。 而Dataset是Spark中引入的一种新的数据结构,它是一种类型安全的数据集合,可以存储不同类型的数据。Dataset既可以看作是一种强类型的DataFrame,也可以看...
RDD是最老的从1.0版本就可用的,Dataset是最新的从1.6版本可用的。给定同样数据,三种抽象结构都会计算并得出相同的结果给用户。但是他们在性能上和计算方式上有所不同。 RDD让我们决定如何做,这限制了Spark在底层处理时的优化,而在处理底层时,dataframe/dataset让我们决定做什么,而把如何计算全部交给了Spark。
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 DataFrames –自Spark 1.3起 DataSet –自Spark 1.6起 (2)数据表示形式 RDD:RDD是分布在集群中许多机器上的数据元素的分布式集合。 RDD是一组...