DataFrame和DataSet均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型。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。Dat...
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...
与RDD相比,DataFrame提供了列式存储和模式信息,这使得在处理结构化数据时更加高效。DataFrame可以使用SQL查询,也可以使用DataFrame API进行查询。 DataSet DataSet是Spark 1.6版本中引入的一种新的数据结构,它是DataFrame的一个扩展。DataSet类似于DataFrame,但它支持更丰富的数据类型,如Java Bean、Scala Case Class等。Data...
Dataset可以认为是DataFrame的一个特例,主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型而不是一个Row,因此具有如下三个特点: · Dataset可以在编译时检查类型 · Dataset是面向对象的编程接口 · 后面版本DataFrame会继承DataSet,DataFrame是面向Spark SQL的接口。 DataFrame和Dataset可以相互转化,df.as[ElementType]这样...
sparkSQL中RDD——DataFrame——DataSet的区别 spark中RDD、DataFrame、DataSet都是spark的数据集合抽象,RDD针对的是一个个对象,但是DF与DS中针对的是一个个Row RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据...