RDD、DataFrame、DataSet这三者的联系和区别

最新推荐文章于 2024-12-14 00:00:00 发布
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#spark

三者的区别和联系:

RDD是一个抽象的数据数据集（描述信息）

DataFrame, Spark 1.x 是一个抽象的数据数据集，有描述信息(从哪里读取数据，怎么计算) + Schema信息字段的描述信息

DataSet在Spark1.6出现的，在Spark2.0将DataFrame和DataSet的的API进行了统一

DataSet是一个更正聪明，智能的RDD（有执行计划的RDD），被优化过的RDD，DataSet也有Schema，还有一个Encoder

DataFrame是DataSet的一种特殊形式，DataSet[Row]就是DataFrame

DataSet中装的数据是强一致性

Spark系列--SparkSQL(二)RDD、DataFrame、DataSet
淡淡的倔强的博客
07-20 1460
前言 在SparkCore中我们知道数据抽象是RDD，在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：
RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出...
RDD和DataFrame和DataSet三者间的区别
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weixin_43087634的博客
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Spark RDD、DataFrame和Dataset的区别和联系
u010569893的博客
11-22 1773
RDD可以通过并行化的方式在集群中进行分布式计算，支持多种操作，如转换操作（如map、filter、join等）和行动操作（如count、collect、reduce等）。总之，RDD、DataFrame和Dataset都是Spark中的重要概念，它们各自有不同的优势和适用场景。DataFrame可以通过Spark SQL查询进行操作，支持SQL语句和DataFrame API。是Spark中的三种不同的数据结构，它们都可以用于分布式数据处理，但是它们的实现方式和使用方法略有不同。
谈谈RDD、DataFrame、Dataset的区别和各自的优势
weixin_30896511的博客
05-11 1083
在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 共性： 1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利 2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，...
RDD、DataFrame和DataSet的区别
justlpf的专栏
09-08 5176
参考文章：RDD、DataFrame和DataSet的区别 SparkSQL_Dataset和DataFrame简介 一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。它具有以下特点： 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询； 支持多种开发语言； 支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON 和 JDBC 等； 支持
RDD、DataFrame、DataSet的概念、区别联系、相互转换操作
weixin_54064771的博客
12-11 709
RDD 是Spark的核心抽象，即 弹性分布式数据集（residenta distributed dataset）。代表一个不可变，可分区，里面元素可并行计算的集合。其具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。在Spark中，对数据的所有操作不外乎创建RDD、转化已有RDD以及调用 RDD操作进行求值。
Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别与联系
蔡政洁的博客
12-05 3526
目录一、RDD、DataFrame和DataSet的定义二、RDD、DataFrame和DataSet的比较（1）Spark版本（2）数据表示形式（3）数据格式（4）编译时类型安全（5）序列化（6）垃圾回收（7）效率/内存使用（8）编程语言支持（9）聚合操作(Aggregation)（10）结论 一、RDD、DataFrame和DataSet的定义 在开始Spark RDD与DataFrame与Dataset之间的比较之前，先让我们看一下Spark中的RDD，DataFrame和Datasets的定义：
简述SparkSQL中RDD、DataFrame、DataSet三者的区别与联系?
qq_43193797的博客
04-13 2026
1）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 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化。 GC的性能开销，频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC 2）DataFrame DataFrame引入了schema和off-heap ...
RDD、DF、DS的区别与联系
weixin_34203426的博客
12-01 1537
RDD.DataFrame.DataSet的区别和联系 共性: 1）都是spark中得弹性分布式数据集，轻量级 2）都是惰性机制，延迟计算 3）根据内存情况，自动缓存，加快计算速度 4）都有partition分区概念 5）众多相同得算子：map flatmap 等等 区别： 1）RDD不支持SQL 2）DF每一行都是Row类型，不能直接访问字段，必须解析才行 3）DS每一行是什...
SparkSql---RDD DataFrame DataSet
weixin_47109902的博客
01-24 1979
DataSet 是 Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是 DataFrame的一个扩展。它提供了 RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及 SparkSQL 优化执行引擎的优点。DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，RDD只关心数据，而DataFrame中也包含数据描述信息(数据的元数据)。DataFrame 其实就是 DataSet 的一个特例 ,因为DataFrame中每行的类型都是Row。定义一个名为user的json文件，文件中的数据如下。
RDD、DataFrame 和 Dataset 的详细区别及其使用场景
Davina_yu的博客
12-14 1217
RDD 是一个不可变的、分区的记录集合，支持容错机制。它是 Spark 最基础的数据结构。DataFrame 是一种类似于传统数据库表的数据结构，具有命名列，并且每一行都有相同的 schema。Dataset 是 DataFrame 的一个扩展，结合了 RDD 的类型安全性和 DataFrame 的性能优势。它是一个强类型的数据集，每个元素都遵循给定的编码器（Encoder）定义的模式。特性/组件RDDDataFrameDataset类型安全性无运行时编译时易用性较低高高性能一般。
Rdd,DataFrame和DataSet的区别
SummerMangoZz的博客
05-16 885
这三个都是分布式数据集。但有一点不同，Rdd可以存放用户自定义的数据对象，DataFrame只能存放Row类型的数据和一些Schema信息，而DataSet既可以存放用户自定义的 数据类型，又可以存放一些该数据类型的Schema信息。可以说，DataSet结合了Rdd和DataFrame的优点。 Rdd提供了强大的算子操作，但是对于一些结构化数据类型的信息查询并不方便，比如如果我们要查
RDD、DataFrame、Dataset
https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36710456
01-03 374
首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)   RDD      RDD的劣势是性能限制，它是一个JVM驻内存对象，这也就决定了存在GC的限制和数据增加时Java序列化成本的升高。   Dataframe      与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。...
RDD、DataFrame、DataSet原理解析
weixin_43681796的博客
04-24 2404
一、RDD、DataFrame、DataSet三者概念 1. RDD：全称Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集，Spark中最基础的数据抽象，特点是RDD只包含数据本身，没有数据结构。 2. DataFrame：也是一个分布式数据容器，除数据本身，还记录了数据的结构信息，即schema；结构信息便于Spark知道该数据集中包含了哪些列，每一列的类型和数据是...
RDD、DataFrame、DataSet
weixin_43907316的博客
04-22 246
一、三者的共性 1)RDD、DataFrame、DataSet全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利; 2)三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算; 3)三者有许多共同的函数，如filter，排序等; 4)在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._（在创建好SparkSession对象后尽量直接导入） 5)三者都会
RDD,DataFrame,DataSet区别
yjgithub的博客
03-15 508
数据结构
dataSet,dataFrame,RDD区别?
aikeaidecxy的博客
03-01 407
**共同点:**都是spark基本数据抽象,底层都是对整个数据集进行分区;并行化处理;都是不可变数据集; RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利;三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算;DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取...
DataFrame、DateSet和RDD的区别和联系
wenqiangW_的博客
04-13 572
什么是DataFrame 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。 3、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。 RDD，
RDD、DataFrame、DataSet三者的区别与联系
最新发布
06-12
### RDD、DataFrame 和 DataSet 的区别与联系 在大数据处理中，RDD、DataFrame 和 DataSet 是 Spark 中三种重要的数据抽象。以下是它们之间的区别和联系： #### 1. 版本演进 从版本的产生来看，RDD 最早出现在 Spark 1.0 中，随后在 Spark 1.3 引入了 DataFrame，并在 Spark 1.6 中引入了 DataSet[^1]。这表明 Spark 社区逐渐从低级 API（如 RDD）向更高级别的 API（如 DataFrame 和 DataSet）发展。 #### 2. 数据表示与结构化程度 - **RDD** 是一个分布式数据集，不携带 Schema，开发者需要手动管理数据的结构和类型[^2]。 - **DataFrame** 是带有 Schema 的结构化数据，类似于传统数据库中的二维表格，除了数据外还记录了结构信息（即 Schema）。它支持嵌套数据类型（如 struct、array 和 map），并且提供了比 RDD 更丰富的算子[^3]。 - **DataSet** 是一个强类型的分布式数据集合，结合了 RDD 的灵活性和 DataFrame 的优化能力。它是 DataFrame 的扩展，具有编译期类型安全检查[^5]。 #### 3. 执行优化 - **RDD** 不具备内置的执行计划优化，开发者需要手动编写优化逻辑。 - **DataFrame** 和 **DataSet** 借助 Catalyst 优化器，可以在运行时生成高效的执行计划[^4]。这种优化使得 DataFrame 和 DataSet 在大规模数据处理中表现更优。 #### 4. 类型安全性 - **RDD** 缺乏编译期类型安全检查，可能导致运行时错误。 - **DataFrame** 同样缺乏编译期类型安全检查，但其高层 API 更加友好，降低了出错的可能性。 - **DataSet** 提供了编译期类型安全检查，能够在开发阶段捕获类型相关的错误。 #### 5. 使用场景 - 如果需要对半结构化数据进行高级处理（如过滤、映射、聚合等），可以选择 **DataFrame** 或 **DataSet**。 - 如果需要更高的类型安全性和强类型的 JVM 对象，选择 **DataSet**。 - 如果需要更灵活的操作或自定义逻辑，可以选择 **RDD**。 #### 6. 抽象层次 - **RDD** 是最低级别的抽象，提供最大的灵活性。 - **DataFrame** 和 **DataSet** 是更高层次的抽象，简化了复杂操作，同时提供了更好的性能优化。 ### 示例代码 以下是一个简单的代码示例，展示如何使用 RDD、DataFrame 和 DataSet： ```python # 创建 SparkSession from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() # RDD 示例 rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "Alice"), (2, "Bob")]) print(rdd.collect()) # DataFrame 示例 data = [(1, "Alice"), (2, "Bob")] columns = ["id", "name"] df = spark.createDataFrame(data, schema=columns) df.show() # DataSet 示例（仅适用于 Scala/Java） # 在 Python 中无法直接创建 DataSet，但可以通过编码方式实现类似功能 ```
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