dataset,dataframe,rdd区别

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原创 最新推荐文章于 2026-04-21 02:16:16 发布 367 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
RDD和DataFrame和DataSet三者间的区别 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，... 阅读详情

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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spark中dataset、dataframe、和RDD的区别 DataFrame DataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。你仍旧可以在DataFrame上调用rdd方法将其转换为一个RDD。 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... 阅读详情

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RDD、DataFrame、DataSet的概念、区别联系、相互转换操作

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