DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。DataFrame其实就是DataSet的一个特例：type DataFrame = Dataset[Row]。DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用getAS方法拿出特定字段。而DataSet中，每一行是什么...
DataFrame:API是非类型安全的,可能在运行时出现类型错误。 Dataset:API是类型安全的,编译器会在编译时检查类型错误。 性能: DataFrame和Dataset通常性能相当,但Dataset由于类型信息的优化,在某些情况下可能略有优势。 4. 使用建议 Spark DataFrame: 适用于需要快速编写和维护的数据处理任务。 适合进行简单的数据处理和...
抽象级别:RDD提供了较低级别的抽象,需要程序员手动进行数据的转换和操作;DataFrame提供了更高级别的抽象,使得数据操作更加简洁和直观;DataSet则进一步提升了抽象级别,提供了类型安全和面向对象的编程接口。 序列化方式:RDD使用Java序列化或Kryo进行对象序列化;而DataSet使用专用的Encoder编码器进行序列化,这种方式更加高效,...
Dataframe是结构化计算的第一步,但是缺乏友好。最终Dataset统一了Dataframe和RDD,带来了最好的抽象结构。走在前面的开发者只需要考虑Dataset因为Dataframe和RDD不推荐使用。
3.DataFrame和DataSet均支持sparksql操作 3.DataSet 1.DataFrame和DataSet拥有完全相同的成员函数,区别只是每一行的数据类型不同,DataFrame其实就是DataSet的一个特例,type DataFrame = DataSet[Row] 2.DataFrame也可以叫DataSet[Row],每一行的类型为Row,每一行究竟有哪些字段,各个字段的类型是什么无从得知;而DataSet每一...
Spark中DataFrame和Dataset都是分布式数据集,但是它们之间有一些区别:1. DataFrame是以DataFrame API为基础构建的分布式数据集,它是一种结构化数据集,类似于...
DataSet是从Spark 1.6版本开始引入的。 DataSet具有RDD和DataFrame的优点,既提供了更有效率的处理、以及类型安全的API。 DataSet API都是基于Lambda函数、以及JVM对象来进行开发,所以在编译期间就可以快速检测到错误,节省开发时间和成本。 DataSet使用起来很像,但它的执行效率、空间资源效率都要比RDD高很多。可以很方便地...
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...