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,...
1.DataFrame和DataSet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,type DataFrame = DataSet[Row] 2.DataFrame也可以叫DataSet[Row],每一行的类型为Row,每一行究竟有哪些字段,各个字段的类型是什么无从得知;而DataSet每一行是什么类型是不一定的,自定义case class之后可以...
二、三者的区别 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，...
RDD: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...
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...
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...
DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型。 三者都有 partition 的概念、以及有许多共同的函数,如 filter、排序等。 三者之间的互相转换: 四、RDD 和 DataFrame 的区别 RDD 和 DataFrame 均是 Spark 平台对数据的一种抽象,DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的...
在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。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...
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...