dataset,dataframe,rdd区别

最新推荐文章于 2024-11-28 11:54:12 发布
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这篇博客深入探讨了DataFrame和Dataset相对于RDD的两大优势：使用堆外内存提高内存利用率，以及内置的执行计划实现任务优化。通过自动优化执行顺序，如在join()和distinct()操作中，系统会智能地先执行distinct再进行join，甚至在3.0版本后能识别小表并进行广播，避免shuffle操作，显著提升性能。

dateset[row]=datefrarme也就是说dataframe是dataset的一种特殊情况，他两者与rdd最大的区别 有两点

1、dataframe和dataset 用的是堆外内存不采用java的Gc所以对内存的利用会更加高效

2、dataframe和dataset 带有执行计划，可以对任务进行优化，比如join().distinct() ,他会自动优化成先distinct后jion，而且3.0版本后，他不光会优化执行顺序，他还可以分析如果是小表，就可以直接广播，直接不需要shuffe了

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RDD、DataFrame、DataSet的概念、区别联系、相互转换操作
weixin_54064771的博客
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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。
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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。
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starlywang的博客
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sghuu的博客
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Spark中Dataset、RDD和DataFrame存在多方面的区别： - **数据结构与类型信息**：RDD是弹性分布式数据集，其中每一行都是一个对象，内部结构无法被Spark知晓，它没有保存额外的描述信息和类型信息，是弱类型的。...
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