RDD和DataFrame两种数据结构的对比

1. 实战概述

• 今天我们将深入探讨 Apache Spark 中的两种核心数据结构：RDD（弹性分布式数据集）和 DataFrame。这两种结构是大数据处理的基石，为分布式计算提供了强大的支持。RDD 提供了对分布式数据集的基本操作，而 DataFrame 则在此基础上增加了对结构化数据的支持，使得数据处理更加高效和易于理解。了解它们的特性、优势以及适用场景，对于在 Spark 上进行高效的大数据处理至关重要。通过实际案例，我们将展示如何利用这些数据结构来解决实际问题。

2. RDD（弹性分布式数据集）

2.1 RDD概念

• RDD，即弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset），是Apache Spark中最基本的数据结构。它是一个不可变的、分布式的数据集合，由多个分区的数据组成，每个分区可以分布在集群的不同节点上。RDD提供了丰富的操作，包括转换（transformation）和行动（action），来处理数据。它的设计允许系统自动进行容错处理，即在数据丢失时能够自动恢复。RDD的不可变性意味着一旦创建，就不能更改其内容，只能通过转换