RDD与DataFrame

最新推荐文章于 2024-01-08 16:39:21 发布
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本文介绍了Apache Spark中的两种核心数据结构：RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame。RDD是一种可分区、可并行处理且容错的分布式集合，它通过惰性求值减少中间计算结果的处理开销。DataFrame则是在RDD基础上的进一步抽象，提供了结构化的数据视图，主要用于Spark SQL中。

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RDD：分布式对象集合；

　　　解决了：减少中间计算结果处理所需的开销

　　　　　　   数据存在内存，提供一个通用的抽象的数据结构

　　　惰性求值

DataFrame：分布式Row对象集合

　　　服务于：SparkSQL

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RDD和DataFrame两种数据结构的对比
howard2005的专栏
01-16 1304
通过本次实战，我们掌握了 Apache Spark 中 RDD 和 DataFrame 的基本概念和操作。RDD 提供了对分布式数据集的基本操作，适用于需要自定义分区和转换的场景。DataFrame 则为结构化数据提供了更高效的处理方式，支持 SQL 查询和数据分析。在实际应用中，我们可以根据数据特性和处理需求，灵活选择使用 RDD 或 DataFrame。通过对比，我们发现 DataFrame 在处理表格数据时更为直观和高效，而 RDD 在需要细粒度控制时更为适用。
【Spark】PySpark的RDD与DataFrame的转换与使用
浮汐潇潇
04-09 2979
RDD与DataFrameRDD1. SparkSession2. RDD2.1 创建RDD2.1.1 通过读取DataFrame二级目录三级目录 RDD 1. SparkSession 使用Spark核心API的应用以SparkContext对象作为程序主入口，而Spark SQL应用则以SparkSession对象作为程序主入口，在Spark2.0发布之前，Spark SQL应用使用的专用主入口是SQLContext和HiveContext。SparkSession把它们封装为一个简洁而统一的入口。 S
“RDD、DataFrame、DataSet的概念、区别联系、相互转换操作”
qq_53114527的博客
12-09 1318
“RDD、DataFrame、DataSet的概念、区别联系、相互转换操作”
Spark Core详解：RDD与DataFrame的使用技巧
最新发布
liqinkuaia的博客
01-08 515
在实际应用中，你可以根据具体的需求选择使用RDD还是DataFrame，或者将它们结合使用，以充分利用Spark的性能和灵活性。Apache Spark Core是Spark大数据处理框架的核心组件，它提供了RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame两种基本的数据抽象，用于在分布式环境中处理大规模数据集。本篇文章将深入讲解RDD和DataFrame的概念、创建、转换和操作，并通过示例代码展示它们的使用技巧。与RDD不同的是，DataFrame的操作更加高级和声明式，Spark能够根据这些操作进行优化。
RDD、DataFrame和DataSet的区别
qiezikuaichuan的专栏
07-17 1014
RDD、DataFrame和DataSet的区别 字数1561 阅读2277 评论9 喜欢10 RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以P
RDD: 与DataFrame之间的相互转换
不花的花和尚的博客
09-27 8210
DataFrame是一个组织成命名列的数据集。 它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框架，但其经过了优化。 DataFrames可以从各种各样的源构建。 例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有RDD。 DataFrame API 可以被Scala，Java，Python和R调用。 在Scala和Java中，DataFrame由Rows的数据集表示。 ...
RDD DataFrame DataSet 区别和转换
伏虎游侠的博客
01-18 7496
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。RDD和DataFrameRDD-DataFrame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
spark: RDD与DataFrame之间的相互转换方法
01-20
DataFrames可以从各种各样的源构建，例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有RDD。 DataFrame API 可以被Scala，Java，Python和R调用。 在Scala和Java中，DataFrame由Rows的数据集表示。 在Scala API中...
大数据spark框架常用数据类型RDD与DataFrame的区别
技术专家
04-20 2349
大数据spark框架常用数据类型RDD与DataFrame的区别，在spark中，RDD、DataFrame是最常用的数据类型，在ApacheSpark里面DF 优于RDD但也包含了RDD的特性，在使用的过程中分别介绍下两者的区别和各自的优势。 1、RDD是什么？ RDD（Resilient Distributed Datasets）提供了一种高度受限的共享内存模型。即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使.
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1.RDD在创建之后，你知道有这个类，但是你不知道他的内部结构的，DataFrame是以列式存储，它有schema是可以知道的。 2.DataRrame比RDD的执行效率要高一点，因为在大数据的处理中，RDD即使用mappartition或者foreachRDD都要消耗不少的core，但是DataFrame他可以进行sql操作，先过滤掉一部分数据，在RDD中是不好实现的。 3.SpakSQL在...
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weixin_43087634的博客
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RDD与DataFrame的区别在于数据的处理方式不同。RDD是弹性分布式数据集，其处理方式是基于函数式编程的，需要手动指定数据结构和数据处理逻辑；而DataFrame是一种更高层次的抽象，其处理方式是基于结构化查询语言(SQL)的，可以对数据进行类似于关系型数据库的查询操作，同时也支持类似于RDD的函数式编程操作。此外，DataFrame还有更好的性能表现，可以进行优化以更快地处理数据。
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