DataFrame和RDD的区别

最新推荐文章于 2024-10-29 12:00:56 发布
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上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化，比如filter下推、裁剪等。

RDD和DataFrame两种数据结构的对比
howard2005的专栏
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Spark将DataFrame转RDD
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前言 本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系 正文 结构的区别 RDD 和 DataFrame 均为 Spark 平台对数据的一种抽象，一种组织方式，但是两者的地位或者说设计目的却截然不同。 RDD 是整个 Spark 平台的存储、计算以及任务调度的逻辑基础，更具有通用性，适用于各类数据源， 而 DataFrame 是只针对结构化数据源的高层数据抽象，其中
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