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...
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、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...
DataFrame和RDD有一些共同点,也是不可变的分布式数据集。但与RDD不一样的是,DataFrame是有schema的,有点类似于关系型数据库中的表,每一行的数据都是一样的,因为。有了schema,这也表明了DataFrame是比RDD提供更高层次的抽象。 DataFrame支持各种数据格式的读取和写入,例如:CSV、JSON、AVRO、HDFS、Hive表。 DataFrame...
RDD、DataFrame和DataSet的定义 RDD、DataFrame和DataSet的比较 Spark版本 数据表示形式 数据格式 编译时类型安全 序列化 垃圾回收 效率/内存使用 编程语言支持 聚合操作(Aggregation) 结论 前言 最近同事开始学习使用Spark,问我RDD、DataFrame和DataSet之间有什么区别,以及生产环境中的spark1.6将在不久后被移除,全部使用spar...
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
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。
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 ...
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...