RDD、DataFrame和DataSet三者的关系

最新推荐文章于 2023-02-02 21:13:52 发布
转载 最新推荐文章于 2023-02-02 21:13:52 发布 · 978 阅读 · 0
文章标签：

#Spark

本文提供了两个外部链接，分别指向51CTO开发者社区中的一篇文章和优快云博客中的一篇详细文章。这些资源对于希望深入了解特定技术主题的读者非常有用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【大数据技术干货】一次性完全总结分析spark中的三种抽象数据集（RDD、DataFrame和DataSet）的源码，定义，创建，用法，共性，区别，以及它们相互之间的联系
liuchunhang的博客
12-13 397
一RDD、DataFrame和DataSet的定义 1Spark RDD ① RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、弹性、里面的元素可并行计算的集合。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。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分...
Spark RDD、DataFrame和Dataset的区别和联系
u010569893的博客
11-22 1690
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。
RDD、DataFrame、DataSet 三者的关系
weixin_44870066的博客
03-23 3321
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： Spark1.0 => RDD Spark1.3 => DataFrame Spark1.6 => Dataset 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，都会给出相同的结果。不 同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的 Spark 版本...
SparkSQL 中 RDD 、 DataFrame 、 DataSet 三者区别与联系
weixin_59295776的博客
12-18 469
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 2 ） DataFrame DataFrame引入了schema和off-heap schema : RDD每一行的数据, 结构都是一样的，这个结构就存储在schema中。 Spark通过schema就能够读
RDD、DataFrame和Dataset的关系
曾哥的博客
04-24 2790
RDD、DataFrame和Dataset的关系 DataFrame是特殊的RDD(他相当于RDD+schema，即RDD+表信息)，可以将他看成数据库中的一张数据表，但是只知道这个"表"中的各个字段，不知道各个字段的数据类型。 Dataset是DataFrame的父类，当Dataset中存储Row(Row是一个类型，跟Car、Person这些的类型一样，所有的表结构信息我都用Row来表示)时，...
RDD、DataFrame、DataSet的关系是抽象关系
SmartShylyBoy的博客
09-08 483
一、序言 可以说，RDD的使用是Spark最重要的抽象概念！ 初学者可能不太理解这三者之间的关系，其实他们就是不断地抽象、封装，目的只有一个，Apache让Spark让你使用起来更简单！功能更强大！ 二、三者的介绍 RDD：传统MapReduce虽然也具有自动容错、负载均衡、可拓展等特点，但是是采用非循环的数据流模型结构，这使得在迭代时要与HDFS产生大量的IO，RDD正是解决了这个缺点...
RDD、DataFrame和DataSet三者之间的关系
03-22
Spark是大数据处理领域的一款高效、通用且可扩展的计算框架，它提供了三种主要的数据抽象：RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和DataSet。这三种数据抽象分别针对不同的使用场景和需求，各自拥有独特...
RDD、DataFrame、DataSet的概念、区别联系、相互转换操作
weixin_54064771的博客
12-11 672
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。
RDD和DataFrame和DataSet三者间的区别
热门推荐
weixin_43087634的博客
11-23 2万+
RDD vs DataFrames vs DataSet 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，...
Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别与联系
蔡政洁的博客
12-05 3394
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：
DataFrame、DataSet、RDD之间的关系
LiuYangCSND的博客
07-05 344
1、RDD、DF、DS的关系 RDD SparkCore中的数据结构 RDD【T】：有泛型，但是不支持Schema 数据可以以不同的类型存储在RDD中，但是没有Schema信息 RDD【String】：文件的每一行就是一个String对象 可能这一行有4个字段，RDD没有schema，无法对字段进行处理 RDD【（String，Int）】 存储：数据 RDD不知道这条数据中有几个字段的 不能按照字段进行处理 DataFrame SparkSQL早期的数据结构 DataFrame【
SparkSQL（二）：SparkSQL核心编程
学习记录和总结
11-17 512
SparkSQL核心编程介绍和核心概念DataFrame、DataSet使用
Spark 2.0介绍：从RDD API迁移到DataSet API
吃果冻不吐果冻皮
05-24 7537
RDD迁移到DataSetDataSet API将RDD和DataFrame两者的优点整合起来，DataSet中的许多API模仿了RDD的API，虽然两者的实现很不一样。所以大多数调用RDD API编写的程序可以很容易地迁移到DataSet API中，下面我将简单地展示几个片段来说明如何将RDD编写的程序迁移到DataSet。1、加载文件RDDval rdd = sparkContext.textF
RDD与DataFrame与Dataset之间的关系及转换关系
csdnliu123的博客
04-26 467
RDD与DataFrame与Dataset之间的转换关系：
Spark-Sql快速入门系列(1) | RDD, DataFrame和 DataSet 之间的关系
Knight
08-25 337
目录RDD, DataFrame和 DataSet 之间的关系1.三者的共性2.三者的区别RDDDataFrameDataSet3.三者的互相转换4.简述SparkSQL中RDD、DataFrame、DataSet三者的区别与联系? （笔试重点） RDD, DataFrame和 DataSet 之间的关系 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) —&gt
Spark中的DataFrame和DataSet
qq_42456324的博客
05-05 2463
在SparkSql中要求被操作的数据必须是结构化的,所以引入了俩种数据类型,DataFrame和DataSet。DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合,DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后,DataFrame和DataSet的API统一了,DataFrame是DataSet的子集,DataSet是DataFrame的扩展。 (type DataFrame = org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark
RDD,DataFrames和Dataset大讨论
Aaron
11-22 235
如何理解spark中RDD和DataFrame的结构？ RDD DataFrame DataSet 区别和转换 RDD,DataFrame与DataSet区别     后续用到有自己的体会再更。。。。。。
RDD、DataFrame、DataSet这三者的联系和区别
Fresh_man888的博客
12-11 482
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
1. 理解 RDD、DataFrame、DataSet、DStream
doing a 责任心 dataer
02-02 774
理解 RDD、DataFrame、DataSet、DStream
简述RDD、DataFrame、DataSet三者之间的共性
最新发布
07-02
<think>我们被要求简述RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别。根据引用内容，我们可以总结如下：###共性（根据引用[3]和引用[1]）： 1. **分布式弹性数据集**：三者都是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.**惰性加载机制**：三者都有惰性加载机制（LazyEvaluation），在进行创建、转换操作（如map）时不会立即执行，只有在遇到行动操作（如foreach）时才会进行遍历计算。 3. **自动缓存**：三者都会根据Spark的内存情况自动进行缓存计算，这样即使数据量很大，也不用担心内存溢出。4.**分区的概念**：三者都有分区的概念（partition），支持并行计算。 5. **共同的函数**：三者都有许多共同的函数，如filter（过滤）、排序等。 6. **支持模式匹配**：DataFrame和DataSet都可以通过模式匹配（如case class）获取各个字段的值（引用[3]第7点）。7.**需要导入包**：在对DataFrame和DataSet进行操作时，通常需要导入`spark.implicits._`包（引用[3]第6点）。 ###区别（根据引用[1]、[2]、[3]、[4]）： 1. **RDD（ResilientDistributed Dataset）**：-是Spark最基础的数据抽象，代表一个不可变、可分区、元素可并行计算的集合。-支持函数式转换操作（如map、filter等），但API是面向对象的。-不支持SparkSQL操作，一般与SparkMLlib同时使用（引用[3]和[4]）。-每一行的数据类型由编程语言对象决定（如Java/Scala中的对象，Python中的元组或字典），没有固定的结构。 2. **DataFrame**：-是带有模式（Schema）的分布式数据集，类似于关系型数据库中的表。-每一行的类型固定为`Row`对象，每一列的值需要通过解析（如通过列名或索引）才能获取（引用[3]和[4]）。-支持Spark SQL操作（如SQL查询），但不支持编译时类型检查（在运行时才会检查类型）。-一般不与SparkMLlib同时使用（引用[4]）。-可以通过`toDF`方法从RDD转换而来（引用[2]），也可以从其他数据源（如Hive表、JSON文件）创建。 3. **DataSet**：-是DataFrame的扩展，结合了RDD和DataFrame的优点。-每一行的数据是强类型的（在Scala和Java中），使用用户定义的caseclass（引用[2]和[3]）。-支持编译时类型检查（在编译时就能发现类型错误，而DataFrame在运行时才会发现）。-支持Spark SQL操作，并且具有与RDD类似的函数式转换操作。-可以通过`as`方法将DataFrame转换为DataSet（引用[2]）。###演化历程（引用[3]）： RDD (Spark1.0) ->DataFrame (Spark1.3) ->DataSet (Spark1.6) ###相互转换（引用[2]）：- **DataFrame/Dataset转RDD**：调用`.rdd`方法。- **RDD转DataFrame**：通过`toDF`方法，需要指定列名（可以隐式或显式指定）。 -**RDD转Dataset**：通过`toDS`方法，需要先定义一个case class，然后将RDD的元素映射成该类的对象。- **Dataset转DataFrame**：调用`.toDF`方法。 -**DataFrame转Dataset**：调用`.as[CaseClass]`方法，需要指定caseclass类型。 ###总结表格： |特性|RDD|DataFrame| DataSet| |--------------|----------------------|--------------------------|--------------------------| |**数据类型** |任意对象|固定为Row对象|强类型（case class）| |**类型检查**|运行时|运行时|编译时|| **SQL支持**|不支持|支持|支持| |**MLlib支持**|支持|一般不支持|一般不支持| |**优化**|无|有Catalyst优化|有Catalyst优化|| **使用场景** |低级API，灵活|结构化数据，SQL查询|类型安全的结构化数据处理| >**注意**：DataFrame在Spark中实际上是DataSet的一种特例，即`DataSet[Row]`（Row是弱类型）。因此，在ScalaAPI中，DataFrame被定义为`type DataFrame= Dataset[Row]`。 ###关键区别总结：$$ \text{RDD}\xrightarrow{\text{增加模式}} \text{DataFrame} \xrightarrow{\text{增加强类型}}\text{DataSet} $$§§相关问题§§1.为什么DataSet比DataFrame在类型安全方面更有优势？2.如何选择使用RDD、DataFrame还是DataSet？3.在Spark中，DataFrame和DataSet是如何进行优化的？4.请举例说明RDD、DataFrame和DataSet之间的相互转换操作。5.Spark SQL在三者中扮演了什么角色？</think>### RDD、DataFrame、DataSet 三者的共性与区别 #### **共性总结**（基于引用[1][3]） 1. **分布式弹性数据集** 三者都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，为超大型数据处理提供支持[^1][^3]。 2. **惰性加载机制** 均采用延迟执行（Lazy Evaluation）： ```scala val rdd = sc.textFile("data.txt") // 无计算 val filtered = rdd.filter(_.contains("error")) // 无计算 filtered.count() // 触发所有计算[^3] ``` 3. **自动内存管理** 根据 Spark 内存情况自动缓存数据，避免内存溢出[^3]。 4. **分区机制** 支持数据分区（Partition），实现并行计算[^3]。 5. **共享操作函数** 支持通用转换操作： ```scala rdd.filter(...) // RDD操作 df.filter(...) // DataFrame操作 ds.filter(...) // Dataset操作[^3] ``` 6. **依赖 Spark SQL 环境** 操作需导入隐式转换： ```scala import spark.implicits._ // 必需导入[^3] ``` --- #### **核心区别** | 特性 | RDD | DataFrame | DataSet | |---------------------|----------------------|----------------------|----------------------| | **数据类型** | 任意对象 | 固定为 `Row` 对象 | 强类型（如 case class） | | **类型安全** | 运行时检查 | 运行时检查 | **编译时检查**[^3] | | **优化机制** | 无 | Catalyst 优化器 | Catalyst 优化器 | | **MLlib 兼容性** | 原生支持 | 不推荐共用[^3][^4] | 不推荐共用[^3][^4] | | **Spark SQL 支持** | 不支持 | 完全支持 | 完全支持 | | **数据访问方式** | 直接访问对象字段 | 需解析 `Row` 对象[^4]| 直接访问类型化字段 | #### **演化关系** $$ \text{RDD (Spark 1.0)} \rightarrow \text{DataFrame (Spark 1.3)} \rightarrow \text{DataSet (Spark 1.6)} $$ - **DataFrame = Dataset[Row]** DataFrame 是 DataSet 的特例（弱类型版本）[^3]。 - **DataSet = RDD + Schema + Optimizations** 融合 RDD 的类型安全与 DataFrame 的性能优化[^3]。 --- #### **相互转换操作**（基于引用[2]） ```scala // RDD → DataFrame val df = rdd.map(...).toDF("col1", "col2") // 需指定列名[^2] // RDD → DataSet case class Person(name: String, age: Int) val ds = rdd.map(...).toDS() // 需定义 case class[^2] // DataFrame ↔ DataSet val dsFromDF = df.as[Person] // 转强类型 DataSet val dfFromDS = ds.toDF() // 转弱类型 DataFrame[^2] // DataSet/DataFrame → RDD val rdd1 = df.rdd // 得到 RDD[Row] val rdd2 = ds.rdd // 得到 RDD[Person][^2] ``` > **关键差异总结**： > RDD 提供底层灵活性，DataFrame 侧重结构化查询性能，DataSet 在保留性能优势的同时通过**编译时类型安全**避免运行时错误[^3][^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值