DataFrame和DataSet

最新推荐文章于 2025-03-18 10:51:10 发布
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分类专栏： Spark 文章标签： spark
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DataFrame和DataSet是SparkSQL的重要数据抽象，DataFrame基于RDD并提供字段和SQL操作，而DataSet在DataFrame基础上增加了泛型支持，提供更方便的操作。在Python中通常使用DataFrame，Scala和Java则推荐使用DataSet。

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DataFrame和DataSet

概念：
DataFrame和DataSet是SparkSQL的数据抽象，底层是RDD。

存储形式：
在这里插入图片描述
DataFrame（没有泛型是为了兼容Python）:
DataFrame = RDD - 泛型 + 字段 + SQL操作 + 优化
本质上DataFrame就是在RDD上进一步封装，增加了SQL操作。
RDD是分布式集合，而DataFrame就是一个分布式表！！

DataSet
DataSet = DataFrame +泛型
相比于DataFrame ，DataSet由于有泛型，操作更方便，但是由于Python不支持泛型，因此仍保留了DataFrame。即Python只能用DataFrame，而Scala和Java建议使用DataSet。.

SparkSession使用：

object Demo_SparkSession {
   
  def main
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黑白影的博客
06-08 600
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HiveQL语法以及Hive SerDes和UD...
Spark学习笔记12：DataFrame与Dataset
balabalalibala的博客
06-13 903
在Spark中，一个DataFrame所代表的是一个元素类型为Row的Dataset，即DataFrame只是Dataset[Row]的一个类型别名。
spark-数据集（RDD,DataFrame,DataSet）
最新发布
小枫的博客
03-18 893
DataSet包含了DataFrame的功能，在Spark2.0中两者得到了统一： DataFrame表示为DataSet[Row]，即DataSet的子集。DataFrame 的前身是 SchemaRDD ，Row是一个泛化的无类型 JVM object，可以理解为一行具体的数据集合。DataFrame中提供了详细的数据结构信息，从而使得SparkSQL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中的数据结构信息，即为schema。
Dataset和DataFrame的区别
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Dataset 和 DataFrame 的区别
Spark dataset and dataframe 深入分析
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SPARK 最新版本支持的dataset and dataframe的深入分析和设计
DataFrame与DataSet
weixin_42507474的博客
08-14 788
一、概述 Spark在RDD基础上，提供了DataFrame与DataSet用户编程接口，在跨语言方面具有很好的支持。 二、DataFrame DataFrame与RDD一样，都是不可变分布式弹性数据集。不同之处在于RDD中的数据不包含任何架构信息，数据的内部结构可以看作黑盒，因此直接使用RDD时需要开发人员实现特定的函数来完成数据结构的解析；而dataFrame中的数据集类似于关系数据库中的表，按列名存储，具有Schema信息，开发人员可以直接将结构化数据集导入DataFrame。DataFrame的数据
Spark RDD、DataFrame和Dataset的区别和联系
u010569893的博客
11-22 1670
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 核心概念与基础编程实践：RDD、DataFrame 和 Dataset
威哥说编程
11-28 1518
RDDDataFrame和Dataset。RDD 是最基本的分布式数据集抽象，适用于低级别的操作；DataFrame 提供了 SQL 查询风格和优化的执行引擎，适合结构化数据处理；Dataset 结合了强类型和优化执行，是推荐的默认数据抽象。通过了解它们的特点和转换关系，可以帮助我们在实际大数据处理任务中选择合适的工具，提升数据处理的效率和性能。
Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别与联系
蔡政洁的博客
12-05 3349
目录一、RDD、DataFrame和DataSet的定义二、RDD、DataFrame和DataSet的比较（1）Spark版本（2）数据表示形式（3）数据格式（4）编译时类型安全（5）序列化（6）垃圾回收（7）效率/内存使用（8）编程语言支持（9）聚合操作(Aggregation)（10）结论 一、RDD、DataFrame和DataSet的定义 在开始Spark RDD与DataFrame与Dataset之间的比较之前，先让我们看一下Spark中的RDD，DataFrame和Datasets的定义：
RDD、DataFrame和DataSet三者之间的关系
03-22
Spark是大数据处理领域的一款高效、通用且可扩展的计算框架，它提供了三种主要的数据抽象：RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和DataSet。这三种数据抽象分别针对不同的使用场景和需求，各自拥有独特...
【Spark SQL】DataFrame 和 Dataset
每天更新大数据面经和技术
05-18 612
  从今天开始学习 Spark SQL。首先了解一下 Spark SQL。官网的描述如下： Spark SQL is Apache Spark’s module for working with structured data. 翻译一下就是：Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 今天我们先学习一下 DataFrame 和 Dataset。学习之前可以点击下面链接回顾一下之前的文章，了解一下 RDD。 Spark 的三大数据结构 关注公众号
【DataFrame与Dataset】
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2、Spark SQL以相同方式连接多种数据源 Spark SQL提供了访问各种数据源的通用方法，数据源包括、、、、、等。 读取HDFS中的JSON文件，基于文件内容创建临时视图，最后与其他表根据指定的字段关联查询 3、在现有数据仓库上运行SQL或HiveQL查询 Spark SQL支持语法以及和（用户自定义函数），允许访问现有的Hive仓库。 二、数据帧 - DataFrame （一）DataFrame概述 DataFrame是Spark SQL提供的一个编程抽象，与RDD类似，也是一个分布式
Spark中的DataFrame和DataSet
qq_42456324的博客
05-05 2452
在SparkSql中要求被操作的数据必须是结构化的,所以引入了俩种数据类型,DataFrame和DataSet。DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合,DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后,DataFrame和DataSet的API统一了,DataFrame是DataSet的子集,DataSet是DataFrame的扩展。 (type DataFrame = org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark
DataFrame与Dataset基础
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文章标题 A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs, DataFrames, and Datasets 且谈Apache Spark的API三剑客：RDD、DataFrame和Dataset When to use them and why 什么时候用他们，为什么？ tale [tel] 传说，传言;（尤指充满惊险的）故事;坏话，谣言;〈古〉...
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04-22 2245
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Rdd 、dataframe、dataset共性与区别
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08-12 326
共性： 1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利 2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建、转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过，如 valspar...
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