解析 答案:RDD是Spark中的基本数据抽象,表示一个不可变、可分区、可并行处理的元素集合。而DataFrame则是一种以RDD为基础的二维表格结构,类似于传统的关系型数据库中的表格,具有特定的结构信息。因此,DataFrame可以看作是一种包含了结构信息的特殊类型的RDD。
操作效率不同:DataFrame比RDD性能更高,因为DataFrame底层会使用Catalyst优化器来对查询进行优化,而RDD则需要手动进行优化。 数据类型检查:DataFrame在创建时会进行数据类型检查,确保数据的一致性和合法性,而RDD则不会进行数据类型检查,需要用户自行处理。 总的来说,DataFrame更适合处理结构化数据和进行高级数据操作,而RDD更...
(1).DataFrame多了结构信息; (2).DataFrame除了提供比RDD更丰富的算子以外,还可以提升执行效率,减少数据读取以及执行计划的优化,如:filter优化、谓词下推等。 2.宽依赖和窄依赖 宽依赖:父分区的数据被划分到多个子分区(一分区对多分区)。GroupByKey、ReduceByKey、Join。 窄依赖:父分区的数据被划分到一个子分区(...
DataFrame每个元素不是泛型对象,而是Row对象。 DataFrame的缺点是Spark SQL DataFrame API 不支持编译时类型安全,因此,如果结构未知,则不能操作数据;同时,一旦将域对象转换为Data frame ,则域对象不能重构。 DataFrame=RDD-【泛型】+schema+方便的SQL操作+【catalyst】优化 DataFrame本质上是一个【分布式数据表】 DataFr...
RDD的短板 集群间通信都需要将JVM中的对象进行序列化和反序列化,RDD开销较大 频繁创建和销毁对象会增加GC,GC的性能开销较大 Spark 2.0开始,RDD不再是一等公民 从Apache Spark 2.0开始,RDD已经被降级为二等公民,RDD已经被弃用了。而且,我们一会就会发现,DataFrame/DataSet是可以和RDD相互转换的,DataFrame和DataSet也...
一、DataFrame和RDD之间的区别 从下面的图中可以看出DataFrame和RDD的区别。RDD是分布式的 Java对象的集合,比如,RDD[Person]是以Person为类型参数,但是,Person类的内部结构对于RDD而言却是不可知的。DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,也就是分布式的Row对象的集合(每个Row对象代表一行记录),提供了详细的结构信...
在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库中的二维表格。 RDD和DataFrame的区别 DataFrame与RDD的主要区别在于,DataFrame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。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...
Spark中的DataFrame和RDD都是Spark的抽象数据类型,但它们在使用和操作上有一些区别。1. DataFrame是基于RDD的高级抽象,它提供了更高级的API和更丰富的功能。Data...
在Spark SQL中,RDD、DataFrame和Dataset是三种主要的数据抽象方式,它们各自具有不同的特点和适用场景。以下是关于这三者的详细区别: 1. RDD(弹性分布式数据集) 基本概念:RDD(Resilient Distributed Datasets)是Spark的核心抽象,代表一个不可变的、可分区的数据集合,允许用户进行并行操作。 特点: RDD只关注数据本身,不关...
P80- DataFrame、DataSet和RDD的区别-《Spark编程基础(Scala版 第2版)》 1530 -- 29:22 App 实验十一 spark RDD基本操作命令实践 60 -- 20:38 App 20-spark-sql-RDD与DataFrame之间的转换02 245 -- 6:40 App 02_尚硅谷大数据_Spark_RDD说明 376 1 31:53 App Spark300的灵魂 RDD和DataSet -上集...