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DataFrame 是一种特殊类型的 Dataset,DataSet[Row] = DataFrame DataFrame 自带优化器 Catalyst,可以自动优化程序 DataFrame 提供了一整套的 Data Source API DataSet\DataFrame\RDD的区别: (1)相同点: 都是分布式数据集 DataFrame底层是RDD,但是DataSet不是,不过他们最后都是转换成RDD运行 DataSet和DataFrame的相同点都...
scala>val datardd=sc.textFile("examples/src/main/resources/employees.json")datardd:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=examples/src/main/resources/employees.jsonMapPartitionsRDD[37]at textFile at<console>:24scala>datardd.collect res13:Array[String]=Array({"name":"Michael","salary":3000},{"name...
1、RDD,英文全称是“Resilient Distributed Dataset”,即弹性分布式数据集,听起来高大上的名字,简而言之就是大数据案例下的一种数据对象,RDD这个API在spark1.0中就已经存在,因此比较老的版本的tutorial中用的都是RDD作为原始数据处理对象,而在spark-shell中已经实例化好的sc对象一般通过加载数据产生的RDD这个对象的基础...
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 ...
随着Spark 版本的不断迭代,已经在慢慢弱化 RDD的概念, 但是其实作为一个Spark 开发的程序员, RDD却是你绝对绕不过去的一个知识点, 而DataSet 某种意义上来说其实是 RDD 更高等级的抽象, RDD 慢慢已经变成底层的东西了, 如果有一天,不是程序员也能随心编写Spark了, ...
在正常情况下都不推荐使用 RDD 算子 在某种抽象层面来说,使用 RDD 算子编程相当于直接使用最底层的 Java API 进行编程 RDD 算子与 SQL、DataFrame API 和 DataSet API 相比,更偏向于如何做,而非做什么,这样优化的空间很少 RDD 语言不如 SQL 语言友好 ...
假设RDD中的两行数据长这样: 那么DataFrame中的数据长这样: 那么Dataset中的数据长这样: 或者长这样(每行数据是个Object): 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 ...
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...
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...