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...
Spark的基础,底层的最小数据单位是:RDD ; 主要是处理一些离线(可以通过结合Spark Streaming来处理实时的数据流)、非格式化数据。它与Hadoop的MapReduce的区别就是,spark core基于内存计算,在速度方面有优势,尤其是机器学习的迭代过程。 Spark SQL: Spark SQL 底层的数据处理单位是:DataFrame(新版本为DataSet<Row>) ;...
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,...
二、三者的区别 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，...
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。
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额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI。 当计算结果的时候,使用...
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。
Spark SQL Spark Streaming Spark ML Spark GraphX 2 RDD 2.1 RDD概念 Spark的核心是建立在统一的抽象RDD(弹性分布式数据集 Resilient Distributed Dataset)之上,使得Spark的各个组件可以无缝进行集成,在同一个应用程序中完成大数据计算任务。 RDD是分布式对象集合,本质上是一个只读的分区记录集合,每个RDD可以分成多个分区...
1.Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用。 2.RDD在抽象上来说是一种元素集合,包含了数据。它是被分区的,分为多个分区,每个分区分布在集群中的不同Worker节点上,从而让RDD中的数据可以被并行操...