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...
它提供了RDD 的优势(强类型,使用强大的 lambda 函数的能力)以及Spark SQL 优化执行引擎的优点。 DataSet 也可以使用功能性的转换(操作 map,flatMap,filter 等等)。 ➢DataSet 是 DataFrame API 的一个扩展,是SparkSQL 最新的数据抽象 ➢用户友好的 API 风格,既具有类型安全检查也具有DataFrame 的查询优化特性; ...
SparkSQL 和 RDD 不同的主要点是在于其所操作的数据是结构化的, 提供了对数据更强的感知和分析能力, 能够对代码进行更深层的优化, 而这种能力是由一个叫做Catalyst的优化器所提供的 Catalyst的主要运作原理是分为三步, 先对SQL或者Dataset的代码解析, 生成逻辑计划, 后对逻辑计划进行优化, 再生成物理计划, 最后...
相对于RDD,DataFrame提供了更加用户友好的API。DataFrame带来的诸多好处包括: Spark数据源、SQL/DataFrame查询、Tungsten和Catalyst优化以及跨语言的统一API。还有基于DataFrame的MLlib API为机器学习算法和多种语言提供了统一的API。DataFrame便于构建实际的机器学习管道,尤其是特征转换。 好在这里 1. Spark数据源: DataFrame...
上图揭示了Spark Core体系和Spark SQL体系的关系。在上图中,Spark Core作为整个Spark系统的底层执行引擎。负责了所有的任务调度、数据存储、Shuffle等核心能力。 而Spark SQL正是基于如此强大的Spark Core底层能力,形成一套独立的优化引擎系统。 简单的说,Spark SQL的计算任务通过SQL的形式最终转换成了RDD的计算。Spark...
) .config("spark.sql.catalog.hadoop_prod.type", "hadoop") .config("spark.sql.catalog....
RDD VS DS/SQL DS/SQL 是一套数据类型首先,操作种类受限的表达语言,意味着Spark 团队可以做更好的性能优化,也意味着门槛更低,在易用性和性能上都能取得良好的平衡。 文章来源36大数据,www.36dsj.com ,微信号dashuju36 ,36大数据是一个专注大数据创业、大数据技术与分析、大数据商业与应用的网站。分享大数据的干...
Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件,可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。 3.随处运行 用户可以使用Spark的独立集群模式运行Spark,也可以在EC2(亚马逊弹性计算云)、Hadoop YARN或者Apache Mesos上运行Spar...