按照官方宣传以及大部分人的理解,SparkSQL和DataFrame虽然基于RDD,但是由于对RDD做了优化,所以性能会优于RDD。 之前一直也是这么理解和操作的,直到最近遇到了一个场景,打破了这种不太准确的认识。 某些场景下,RDD要比DataFrame快,性能有天壤之别。 需求如下: 以下两份数据求交集,结果输出url。 数据一,json格式,地址...
RDD的分区其实可以简单这样理解,比如说我现在要来一个wordCount,这个文本的大小是300M,那按照我们 HDFS 的套路,每128M是一个block块,那这个300M的文件就是3个block,然后我们的RDD会按照你这个文件的拥有的block块数来决定RDD的分区数,此时RDD的分区数就是3,但是如果我这个文件本身就小于128M呢,那RDD就会默认为2...
从API易用性的角度上看,DataFrame API提供的是 一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更加友好,门槛更低。由于与R和Pandas的 DataFrame类似,Spark DataFrame很好地继承了传统单机数据分析的开发体验。 Dataframe 和 RDD 的区别 Dataframe 在 RDD 的基础上增加了列名 spark SQL WordCount 在IDEA写 Spark SQL 之前,...
DataFrame 与 RDD 的主要区别在于,前者带有 schema 元信息,即 DataFrame 所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构 信息,从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性 的优化,最终达到大幅提升运行时效率的目标。 2、DataSet 是什么 Da...
1、SparkSQL是什么 1.1、SparkSQl的出现契机 1.2、SparkSQL的适用场景 2、SparkSQL初体验 2.1、RDD版本的wordcount 2.2、命令式API的入门案例 2.3、 SparkSession & DataFrame & DataSet 2.4、SQL版本的wordcount 3、Catalyst优化器 3.1、RDD和SparkSQL运行时的区别 3.2、Catalyst 4、Dataset的特点 4.1、Dataset是什么...
从API易用性的角度上看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更加友好、门槛更低。 DataFrame与RDD的区别如图所示。 图中左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包...
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。简而言之，sparkSQL是Spark的前身，是在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具。sparkSQL提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。SparkSql有...
RDD RDD一般和Spark Mllib同时使用。RDD不支持SparkSQL操作。DataFrame 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。DataFrame与DataSet一般不与Spark Mllib 同时使用。DataFrame与DataSet均支持SparkSQL的操作，比如select，groupby等，还能注册临时表...
1.2.4 Spark SQL 6 1.2.5 Spark Streaming 6 1.2.6 Structured Streaming 6 1.2.7 MLlib 6 1.2.8 GraphX 7 1.2.9 其他 7 1.3 Spark数据类型 7 1.3.1 RDD 7 1.3.2 DataFrame 8 1.3.3 Dataset 8 1.3.4 数值类型 8 1.3.5 字符串类型 8 ...