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,...
SparkSQL比RDD执行效率高,SparkSQL最精华的部分Catalyst优化器 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。 3.1、RDD和SparkSQL运行时的区别 1)RDD的运行流程 先将RDD解析为由St...
Spark SQL是Spark用于结构化数据(Structured Data)处理的Spark模块。与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些优化。 有多种方式与Spark SQL进行交互,比如SQL和Dataset API。当计算结果的时候,这些接口使用相...
一Spark sql 1. spark rdd Spark整个生态群中,底层计算引擎是基于RDD的。这个也是为什么Spark计算性能比较快的原因。 通常我们狭隘上理解的SparkRDD计算引擎,是指RDD底层生成DAG执行计划,基于DAG生成详细的excutor和更细粒度的多线程池模型来减少task启动开销。有如下特点: ...
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，还能注册临时表进行SQL...
Spark并不是一个数据库,而是一个用于大规模数据处理和分析的分布式计算框架。因此,将Spark称为数据库并不准确。传统数据库通常指的是关系型数据库,它们使用结构化查询语言(SQL)进行数据管理,而Spark则采用了弹性分布式数据集(RDD)的数据模型,可以处理非结构化和半结构化数据,并提供了更灵活的数据处理和分析方式。
1. 什么是 RDD 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...
2、SparkSql特点 1)引入了新的RDD类型SchemaRDD,可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD。 2)在应用程序中可以混合使用不同来源的数据,如可以将来自HiveQL的数据和来自SQL的数据进行Join操作。 3)内嵌了查询优化框架,在把SQL解析成逻辑执行计划之后,最后变成RDD的计算。