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。
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 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,...
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...
数据结构:RDD是最基础的数据结构,它是一个只读的分区记录集合;DataFrame以列的形式组织数据,类似于关系数据库中的表,并带有schema元信息;DataSet是DataFrame的扩展,提供了类型安全和面向对象的编程接口。 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...
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...
type DataFrame = Dataset[Row] } https://github.com/IloveZiHan/spark/blob/branch-2.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/package.scala 也就是说,每当我们用导DataFrame其实就是在使用Dataset。 针对Python或者R,不提供类型安全的DataSet,只能基于DataFrame API开发。
@文心快码spark dataframe dataset区别 文心快码 在Apache Spark中,DataFrame和Dataset是两种重要的数据抽象,它们在数据处理和分析任务中扮演着关键角色。下面是关于Spark DataFrame和Dataset的详细解释、它们之间的主要区别以及使用建议。 1. Spark DataFrame 定义: Spark DataFrame是一个分布式的数据集合,类似于传统数据库中...
https://blog.knoldus.com/spark-type-safety-in-dataset-vs-dataframe/ 基于类型安全特性,编程语言可以避免类型错误,或者说编译器会在编译时检查类型安全然后在遇到错误的类型赋值时会抛出错误。Spark,一个为大数据处理为生的统一的分析引擎提供了两个有用且易用的API,它们是DataFrame和Dataset,它们直观地并且有表达力...
“DataFrame可以通过SQL查询来操作,而DataSet则更倾向于使用Scala或Java API。” 1. 例如,使用DataFrame进行查询: valdf=spark.read.json("people.json")df.filter("age > 20").show() 1. 2. 使用DataSet进行查询则如下: valds=spark.read.json("people.json").as[Person]ds.filter(_.age>20).show() ...
RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 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,datafr...