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RDD,DAtAFrAmE和DAtASEt的区别是什么

少数据读取以及执行计划的优化,比如filter下推、裁剪等。 提升执行效率 RDD API是函数式的,强调不变性,在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API,却也使得Spark应用程序在运行期倾向于创建大量临时...

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...

RDD和DataSet DataSet以Catalyst逻辑执行计划表示,并且数据以编码的二进制形式被存储,不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。 DataSet创立需要一个显式的Encoder,把对象序列化为二进制,可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型,然...

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...

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Person为类型参数,但Spark框架本身不了解 Person类...

RDD和DataSet DataSet以Catalyst逻辑执行计划表示,并且数据以编码的二进制形式被存储,不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。 DataSet创立需要一个显式的Encoder,把对象序列化为二进制,可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型

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Person为类型参数,但Spark框架本身不了解 Person类...

优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化. GC的性能开销 频繁的创...

RDD: 1、RDD一般和spark mlib同时使用 2、RDD不支持sparksql操作 DataFrame: 与RDD和Dataset不同,DataFrame每一行的类型固定为Row,只有通过解析才能获取各个字段的值

RDD:AResilientDistributedDataset(RDD),thebasicabstractioninSpark.rdd是一个分布式的数据集,数据分散在分布式集群的各台机器上ADataFrameisequivalenttoarelationaltableinSparkSQL,andcanbecreatedusingvariousfunctionsinSQLContextdataf...

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