在Spark SQL中,RDD、DataFrame和Dataset是三种主要的数据抽象方式,它们各自具有不同的特点和适用场景。以下是关于这三者的详细区别: 1. RDD(弹性分布式数据集) 基本概念:RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心抽象,代表一个不可变的、可分区的数据集合,允许用户进行并行操作。 特点: RDD只关注数据本身,不关...
RDD、DataFrame、DataSet三者的区别RDD：RDD一般和spark mlib同时使用。RDD不支持sparksql操作。DataFrame：①与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值。②DataFrame引入了schema和off-heapschema：RDD每一行的数据，结构都是一样的。这个结构就存储在schema中。Spark通过schame...
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,...
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是一组表示数据的Java或Scala对象。 DataFrame DataFrame是命名列构成的分布式数据集合。 它在概念上类似于关系数据库中的表。 Dataset 它是DataFrame API的扩展,提供RDD API的类型安全,面向对象的编程接口以及Catalyst查询优化器的性能优势和DataFrame API的堆外...
1). RDD一般和spark mlib(机器学习库)同时使用 2). RDD不支持sparksql操作 2.DataFrame: 1). 与RDD和Dataset不同,DataFrame每一行的类型固定为Row,每一列的值没法直接访问,只有通过解析才能获取各个字段的值,如: 代码语言:javascript 复制 testDF.foreach{line=>val col1=line.getAs[String]("col1")val ...
一、RDD 二、DataFrame 三、DataSet 四、RDD&DataFrame&DataSet关系 一、RDD 什么是RDD RDD的全称为Resilient Distributed Dataset,是一个弹性、可复原的分布式数据集,是Spark中最基本的抽象,是一个不可变的、有多个分区的、可以并行计算的集合。RDD中并不装真正要计算的数据,而装的是描述信息,描述以后从哪里读取数据...
2.区别: 1.RDD 1.RDD 一般和spark mllib(后面解释)同时使用 2.RDD不支持sparksql操作 2.DataFrame 1.DataFrame每一行的类型固定为Row,每一列的值无法直接访问,只有通过解析才能获取各个字段的值; 2.DataFrame和DataSet一般不与spark mllib同时使用
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...
DataFrame 和DataSet 与RDD相似,DataFrame也是数据的一个不可变分布式集合。但与RDD不同的是,数据都被组织到有名字的列中,就像关系型数据库中的表一样。设计DataFrame的目的就是要让对大型数据集的处理变得更简单,它让开发者可以为分布式的数据集指定一个模式,进行更高层次的抽象。它提供了特定领域内专用的API来处理...