基于上述的两点,从Spark 1.6开始出现Dataset,至Spark 2.0中将DataFrame与Dataset合并,其中DataFrame为Dataset特殊类型,类型为Row。 针对RDD、DataFrame与Dataset三者编程比较来说,Dataset API无论语法错误和分析错误在编译时都能发现,然而RDD和DataFrame有的需要在运行时才能发现。 此外RDD与Dataset相比较而言,由于Dataset数据使...
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...
Dataset是一个分布式的数据集。Dataset是Spark 1.6开始新引入的一个接口,它结合了RDD API的很多优点(包括强类型,支持lambda表达式等),以及Spark SQL的优点(优化后的执行引擎)。Dataset可以通过JVM对象来构造,然后通过transformation类算子(map,flatMap,filter等)来进行操作。Scala和Java的API中支持Dataset,但是Python不支持...
表格表示使用 Spark 的内部 Tungsten 二进制格式存储,允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder,包括原始类型(例如String,Integer,Long),Scala Case 类和JavaBeans。 使用RDD 的用户会发现 Dataset API 非常熟悉,因为它提供了许多相同的功能转换(例如map,flatMap,filter)。...
接下来,让我们来了解一下Dataset的概念和特点。 Dataset是一种强类型的数据结构,它是DataFrame的扩展。Dataset在编译时就能够进行类型检查,提供了更好的类型安全性和错误检测能力。 Dataset具有以下几个主要特点: 强类型数据:Dataset是一种强类型的数据结构,每个元素都有明确的数据类型。这使得开发人员可以在编译时就能...
spark = SparkSession.builder.appName("Dataset Example").getOrCreate()# 从DataFrame转换为Datasetdf = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True) ds = df.as[Person]# 从编程语言中的数据集合创建DatasetcaseclassPerson(name: String, age: Int) ...
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算子，比如foreach等，三者才会开始遍历运算。三者有许多共同的函数，如map，filter，排序等。在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要导入...
DataFrame可以看成DataSet[Row],两者的API接口完全相同。 DataFrame和DataSet都支持SQL交互式查询,可以和 Hive无缝衔接。 DataSet只有在Scala语言和Java语言的Spark接口中才支持,在Python和R语言接口只支持DataFrame,不支持DataSet。 二,创建DataFrame 1,通过toDF方法创建 ...
1、序列创建 DataSet AI检测代码解析 //1、产生序列dataset val numDS = spark.range(5, 100, 5) numDS.orderBy(desc("id")).show(5) //降序排序,显示5个 numDS.describe().show() //打印numDS的摘要 1. 2. 3. 4. 结果如下所示:
下面,我们将从概念到实践,逐步深入解析Spark DataFrame与Dataset。 一、基本概念 DataFrame Spark DataFrame是一个分布式的数据集合,它是一个二维的表格型数据结构,可以看作是一个关系型数据库中的一张表。DataFrame中的每一列都有一个明确的类型,这使得我们可以像操作传统数据库表一样,使用SQL语句或者DataFrame API...