DataFrame 是弱类型的,它在特定情况下隐式转换数据类型,我们也可以使用Cast函数来转换。DataSet 是强类型的,编译时就已经确定了类型。 调用函数: DataFrame 有两种主要的 API,一种是 DataFrame API,另一种是 SQL。所有的 DataFrame API 都支持基于列的转换,而 SQL 仅支持 SQL 操作。DataSet 支持方法调用,可以使用...
DataFrame是一种以列为基础的数据结构,提供了结构化数据处理和SQL查询的能力。而Dataset是一种强类型的数据结构,提供了更好的类型安全性和高性能。无论是DataFrame还是Dataset,都是Spark中重要的数据抽象层,用于处理和分析大规模的分布式数据集。
1). 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。 2). 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,只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而Dataset中,每一行是什么类型是不一定...
DataFrame底层是以RDD为基础的分布式数据集,但与RDD相比,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 DataSet是DataFrame API的扩展,它提供了类型安全(type-safe)和面向对象(object-oriented)的编程接口。DataSet由特定领域的对象组成的强类型集合,可以使用函数(DSL)或关系运算(SQL)进行并行的转换...
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...
DataSet 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...
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。
Spark DataSet和DataFrame的区别 Apache Spark作为大数据处理领域的重要工具,其核心组件之一便是Spark SQL。Spark SQL提供了两种数据抽象,分别是DataFrame和DataSet。尽管它们在功能上有很多相似之处,但本质上却存在一些显著的区别。本文将对DataFrame和DataSet进行深入探讨,并辅以代码示例进行说明。
在Apache Spark中,DataFrame和Dataset是两个非常重要的数据结构,它们提供了高效、便捷的数据处理方式。虽然它们有很多相似之处,但在使用上还是有一些区别。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...