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提供更底层功能, DataFrame和Dataset则允许创建一些自定义的结构,拥有高级的特定操作,节省空间并高速执行。 为了确保我们的代码能够尽可能的利用Tungsten优化带来的好处,推荐使用Scala的 Dataset API(而不是RDD API)。 Dataset即拥有DataFrame带来的relational transformation的便捷,也拥有RDD中的functional transformation的优...
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...
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。
三、RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系 早期SparkSQL 为了简化 RDD 的开发,提高开发效率,对 SparkCore 进行了一些封装,提供了 2 个编程抽象,分别是 DataFrame 和 DataSet。 这三个数据结构分别计算后,都可以给出相同的结果,不同的是它们的执行效率和执行方式。