Spark Dataset & DataFrame

最新推荐文章于 2025-02-17 18:32:55 发布
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本文介绍了Dataset和DataFrame的概念，探讨了它们之间的区别。Dataset是结构化数据的强类型容器，支持结构化查询API。DataFrame则类似关系型数据库，提供SQL风格的操作方式。文章还详细解释了DataFrame的创建方法。

Dataset

Dataset是什么

1 . Dataset是结构化数据
2 . Dataset能够使用类似SQL这样声明式结构化查询语句的形式来查询
3 . Dataset是一个强类型，并且类型安全的数据容器，并且提供了结构化查询API和类似RDD一样的命令式API

DataFrame

DataFrame是什么

1 . DataFrame类似一张关系型数据库
2 . 在DataFrame上操作，非常类似SQL语句
3 . DataFrame中有行和列，以及Scheam

DataFrame如何创建

1 . toDF()
2 . createDataFrame()
3 . spark.read.

Dataset & DataFrame 区别

0 . DataFrame 就是 Dataset[Row]
1 . Dataset是强类型的 而 DataFrame 是弱类型的
2 . DataFrame 的操作方式和Dataset是一样的，但是对于强类型操作而言，他们处理的类型不同
3 . DataFrame只能做到运行时类型检查，Dataset能做到编译和运行时都有类型检查

ROW

Spark SQL 快速入门系列（三）DataSet 和 DataFrame
weixin_45417821的博客
09-05 471
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【Spark】之RDD & DataSet & DataFrame转换
a6458360的博客
08-28 906
前面已经给大家说过RDD、DataSet、DataFrame三者之间的关系以及区别，各自都有各自的优劣。RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性，有各自适用的场景常常需要在三者之间转换。今天就给大家说说他们直接按的无缝转换。 DataFrame/Dataset转RDD 这个转换很简单，只需要在类型的后面.rdd就可以转换成RDD。 如何创建DataFrame/Dataset的方法在前面已经说过在这里就不多说了。 val createDS = spark.createDataset(1 to
《Spark 官方文档》Spark SQL, DataFrames 以及 Datasets 编程指南
weimingyu945的专栏
09-14 927
spark-1.6.0 [原文地址] Spark SQL, DataFrames 以及 Datasets 编程指南 概要 Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spa
dataframe 如何选中某列的一行_Spark中的RDD、DataFrame和DataSet讲解
weixin_39990029的博客
11-22 638
本文作为Spark SQL的第二篇文章，主要讲述一下RDD、DataFrame/DataSet之间的关系及相互转换。文章主要从以下几个方面进行阐述：1、Spark中的模块2、什么是DataFrame3、RDD和DataFrame的区别4、什么是DataSet5、RDD和Dataset的区别6、Dataset和DataFrame的区别与联系7、DataSet的创建8、RDD转DataFrame原因及...
Spark中的DataFrame和Dataset有什么区别？请解释其概念和用途。
jakelihua
09-11 654
DataFrame是一种以列为基础的数据结构，提供了结构化数据处理和SQL查询的能力。无论是DataFrame还是Dataset，都是Spark中重要的数据抽象层，用于处理和分析大规模的分布式数据集。SQL支持：DataFrame提供了对SQL查询的支持，可以使用SQL语句对DataFrame进行查询和操作。接下来，我们使用DataFrame的查询和操作方法对数据进行处理，例如过滤、选择和排序。Dataset是一种强类型的数据结构，它是DataFrame的扩展。这样可以提高计算的效率，避免不必要的计算。
Spark2.x RDD, Dataframe Dataset API操作
zhangjunli的博客
02-17 777
Spark提供了三种主要的与数据相关的API：RDD、DataFrame、Dataset RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) image RDD RDD是Spark提供的最主要的一个抽象概念（Resilient Distributed Dataset），它是一个element的collec...
spark sql Dataset&Dataframe算子大全
zhaolq1024的博客
03-20 5623
目录 Dataset&Dataframe RDD,Dataset,Dataframe互相转换 Dataset&Dataframe算子 show() na() 返回包含null值的行 stat() sortWithinPartitions() sort()&order by() hint() selectExpr() filter&w...
Spark中Dataset和DataFrame的区别
m0_73889530的博客
02-17 930
ds.filter(_.age > 30).select(_.name) // 类型信息辅助物理优化。ds.map(_.age * 2) // 比df.select($"age" * 2)更高效。df.filter("age > 30") // 字符串表达式，编译时不检查列是否存在。ds.filter(_.age > 30) // 编译时检查age字段是否存在。// Dataset创建（需定义case class）// DataFrame转Dataset。// Dataset转DataFrame。
Spark dataset and dataframe 深入分析
12-11
Spark Dataset和DataFrame深入分析知识点： 1. Spark Catalyst优化器框架：Catalyst是Spark中用于操作关系运算符树的优化器框架，它为执行Spark中的关系查询（SQL）提供了原生支持。这个框架将SQL查询转换为可执行...
Spark RDD、DataFrame和Dataset的区别和联系
u010569893的博客
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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。
Spark SQL Dataset 常用API 二
CrazyAlisca的博客
09-18 307
Transformation Untyped API 前面一篇写了SELECT这个API的一些主要用法，本文打算通过一个SQL示例来展开讲述下Dataset其他常用的Untyped API，比如filter(类似于where),join,groupby 等等。 首先，描述下大概的需求： 表一，描述了一家五口人，有名字，年龄和性别，先在mysql中建表，并且插入数据 create table ...
【SparkSQL】DataSet、DataFrame 介绍
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
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Spark 的结构化 APIs——RDD，DataFrame, Dataset, SparkSQL 使用和原理总结
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在本文中，我们将探索 Spark 的结构化 APIs（DataFrames and Datasets)。我们还将看下 Spark SQL 引擎是如何支撑高级的结构化 APIs 的。当Spark SQL在早期的Spark 1.x 中首次引入时, 随后是DataFrames继承了Spark 1.3中SchemaRDDs，此时我们第一次看到了Spark中的结构化 API。
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Nice的博客
08-15 1602
Spark DataSet Api 整合 dtypes : 每一列信息 /** * Returns all column names and their data types as an array. * * @group basic * @since 1.6.0 */ def dtypes: Array[(String, String)] = schema.fields.map { field => (field.name, field.dataType
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主要介绍以及记录Spark SQL中常用的API
SparkSQL-Dataset详解
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/** * 一:SparkSql--dataset * 1.Perple是一个强类型的类 * 2.Dataset中的数据是由结构的，因为People对象中有结构信息，例如字段和字段类型 * 3.Dataset能够将使用类似SQL这样声名结构化查询的形式来查询 * 4.Dataset是一个强类型，并且类型安全的数据容器，并且提供了结构化查询API和类似RDD * 一样的命令式API * * 二:Dataset底层类型 * 即使使用Dataset命令API,执行计划依然会被优
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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
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spark rdd 、dataFrame、dataSet
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03-22
好的，我现在需要帮助用户理解Spark中的RDD、DataFrame和DataSet的区别与用法。首先，我得回顾一下自己对这些概念的理解，确保没有错误。根据用户提供的引用资料，我需要整理出它们的主要特点和不同之处。 首先，...
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