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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 testDF.foreach{l
DataFrame存储在off-heap(堆外内存)中,由操作系统直接管理(RDD是JVM管理),可以将数据直接序列化为二进制存入off-heap中。操作数据也是直接操作off-heap。 DataFrane的短板 DataFrame不是类型安全的 API也不是面向对象的 Apache Spark 2.0 统一API 从Spark 2.0开始,DataFrame和DataSet的API合并在一起,实现了跨库统一成...
数据结构:RDD是最基础的数据结构,它是一个只读的分区记录集合;DataFrame以列的形式组织数据,类似于关系数据库中的表,并带有schema元信息;DataSet是DataFrame的扩展,提供了类型安全和面向对象的编程接口。 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...
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...
RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 三者都有惰性机制,在进行创建、转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算。 三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算,这样即使数据量很大,也不用担心会内存溢出。
统一API:DataSet API 统一了 RDD 和 DataFrame,提供了一种更具表现力和安全性的编程模型。 DataFrame & Dataset 创建 不要刻意区分: DF & DS,DF是一种特殊的DS:ds.transformation => ds 由Range 生成 Dataset 在spark-shell 中进行测试 valnumDS=spark.range(5,100,5)// orderBy 转换操作numDS.orderBy(...
RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 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,datafr...
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二维表格。 DataFrame 与 RDD 的主要区别在于,DataFrame 关心数据的结构,RDD 不关心数据的结构,只关心数据是什么。比如给个数据 1,RDD 不关心 1 代表什么意思,只关心 1、2、3 就够了,而...
RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利; 三者都有惰性机制,在进行创建、转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action,如foreach时,三者才会开始遍历运算,极端情况下,如果代码里面有创建、转换,但是后面没有在Action中使用对应的结果,在执行时会被直接跳过; ...
DataSet包含了DataFrame的功能,Spark2.0中两者统一,DataFrame表示为DataSet[Row],即DataSet的子集。 二、RDD、DataFrame和DataSet的比较 (1)Spark版本 RDD –自Spark 1.0起 DataFrames –自Spark 1.3起 DataSet –自Spark 1.6起 (2)数据表示形式 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...