按照官方宣传以及大部分人的理解,SparkSQL和DataFrame虽然基于RDD,但是由于对RDD做了优化,所以性能会优于RDD。 之前一直也是这么理解和操作的,直到最近遇到了一个场景,打破了这种不太准确的认识。 某些场景下,RDD要比DataFrame快,性能有天壤之别。 需求如下: 以下两份数据求交集,结果输出url。 数据一,json格式,地址...
RDD的分区其实可以简单这样理解,比如说我现在要来一个wordCount,这个文本的大小是300M,那按照我们 HDFS 的套路,每128M是一个block块,那这个300M的文件就是3个block,然后我们的RDD会按照你这个文件的拥有的block块数来决定RDD的分区数,此时RDD的分区数就是3,但是如果我这个文件本身就小于128M呢,那RDD就会默认为2...
从API易用性的角度上看,DataFrame API提供的是 一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更加友好,门槛更低。由于与R和Pandas的 DataFrame类似,Spark DataFrame很好地继承了传统单机数据分析的开发体验。 Dataframe 和 RDD 的区别 Dataframe 在 RDD 的基础上增加了列名 spark SQL WordCount 在IDEA写 Spark SQL 之前,...
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 的优化,最终达到大幅提升运行时效率的目标。 2、DataSet 是什么 Da...
SparkSQL重要性 SparkSQL不只是一个SQL引擎,SparkSQL也包含了一套对结构化数据的命令式API, 事实上, 所有Spark中常见的工具, 都是依赖和依照于SparkSQL的API设计的 1.2、SparkSQL的适用场景 SparkSQL适用于处理结构化数据的场景 Spark虽然是基于RDD,但是速度比RDD要快。
从API易用性的角度上看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更加友好、门槛更低。 DataFrame与RDD的区别如图所示。 图中左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包...
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 是一个弹性的分布式的数据集,是 Spark 中最基础的抽象。它表示了一个可以并行操作的、不可变得、被分区了的元素集合。用户不需要关心底层复杂的抽象处理,直接使用方便的算子处理和计算就可以了。 RDD 示意图: RDD 的五个主要特性 分区列表 Spark RDD 是被分区的,每一个分区都会被一个计算任务 (Task) 处...