RDD和DataFrame的區別
1.RDD在建立之後,你知道有這個類,但是你不知道他的內部結構的,DataFrame是以列式儲存,它有schema是可以知道的。
2.DataRrame比RDD的執行效率要高一點,因為在大資料的處理中,RDD即使用mappartition或者foreachRDD都要消耗不少的core,但是DataFrame他可以進行sql操作,先過濾掉一部分資料,在RDD中是不好實現的。
3.SpakSQL在執行的時候是有底層優化的
具體瞭解可以借鑑這篇文章https://www.jianshu.com/p/c0181667daa0
相關推薦
RDD和DataFrame的區別
1.RDD在建立之後,你知道有這個類,但是你不知道他的內部結構的,DataFrame是以列式儲存,它有schema是可以知道的。 2.DataRrame比RDD的執行效率要高一點,因為在大資料的處理中,RDD即使用mappartition或者foreachRDD都要消耗不少的core,但是Dat
第59課:使用Java和Scala在IDE中實戰RDD和DataFrame轉換操作
內容: 1.RDD與DataFrame轉換的重大意義 2.使用Java實戰RDD與DataFrame轉換 3.使用Scala實戰RDD與dataFrame轉換 一. RDD與DataFrame轉換的重大意義 1.在Spark中RDD可以
SparkSQL(8):DataSet和DataFrame區別和轉換
1.概念: (1)DataSet和RDD 大資料的框架許多都要把記憶體中的資料往磁盤裡寫,所以DataSet取代rdd和dataframe。因為,現階段底層序列化機制使用的是java的或者Kryo的形式。但是,java序列化出來的資料很大,影響儲存Kryo對於小資料量
第59課:使用Java和Scala在IDE中實戰RDD和DataFrame轉換操作’學習筆記
第59課:使用Java和Scala在IDE中實戰RDD和DataFrame轉換操作’學習筆記 本期內容: 1 RDD與DataFrame轉換的重大意義 2 使用Java實戰RDD與DaraFrame轉換 3 使用Scala實戰RDD與DataFrame轉換 一.
何時使用RDD和DataFrame/DataSet
下面是使用RDD的場景和常見案例: 你希望可以對你的資料集進行最基本的轉換、處理和控制; 你的資料是非結構化的,比如流媒體或者字元流; 你不希望像進行列式處理一樣定義一個模式,通過名字或欄位來處理
《深入理解Spark》之RDD和DataFrame的相互轉換
package com.lyzx.day18 import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.s
一起學spark(12)-- 關於RDD和DataFrame 的快取
(1)Rdd持久化 當呼叫RDD的persist()或者cache()方法時,這個RDD的分割槽會被儲存到快取區中,Spark會根據spark.storage.memoryFraction 限制用來快取的記憶體佔整個JVM堆空間的比例大小,如果超出限制,舊的分割槽資料會被
如何理解spark中RDD和DataFrame的結構?
RDD中可以儲存任何的單機型別的資料,但是,直接使用RDD在欄位需求明顯時,存在運算元難以複用的缺點。 例如,現在RDD存的資料是一個Person型別的資料,現在要求所有每個年齡段(10年一個年齡段)
spark基礎之RDD和DataFrame的轉換方式
一 通過定義Case Class,使用反射推斷Schema 定義Case Class,在RDD的轉換過程中使用Case Class可以隱式轉換成SchemaRDD,然後再註冊成表,然後就可以利用sql
DataFrame和RDD之間的區別以及兩者之間的相互轉換
一、DataFrame和RDD之間的區別 從下面的圖中可以看出DataFrame和RDD的區別。RDD是分散式的 Java物件的集合,比如,RDD[Person]是以Person為型別引數,但是,Person類的內部結構對於RDD而言卻是不可知的。DataFrame是一種以RDD為基礎的分散
Spark RDD、DataFrame和DataSet的區別
RDD 優點: 編譯時型別安全 編譯時就能檢查出型別錯誤 面向物件的程式設計風格 直接通過類名點的方式來操作資料 缺點: 序列化和反序列化的效能開銷 無論是叢集間的通訊, 還是IO操作都需要對物件的結構和資料進行序列化和反序列化. G
Spark RDD、DataFrame、DataSet區別和聯絡
左側的RDD[Person]雖然以Person為型別引數,但Spark框架本身不瞭解Person類的內部結構。而右側的DataFrame卻提供了詳細的結構資訊,使得Spark SQL可以清楚地知道該資料集中包含哪些列,每列的名稱和型別各是什麼。DataFrame多了資料的結構資訊,即schema。RDD是分散
談談RDD、DataFrame、Dataset的區別和各自的優勢
在spark中,RDD、DataFrame、Dataset是最常用的資料型別,本博文給出筆者在使用的過程中體會到的區別和各自的優勢共性:1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平臺下的分散式彈性資料集,為處理超大型資料提供便利2、三者都有惰性機制,在進行
RDD、DataFrame和Dataset的區別
RDD、DataFrame和Dataset是容易產生混淆的概念,必須對其相互之間對比,才可以知道其中異同。 RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上圖直觀地體現了DataFrame和RDD的區別。左側的RDD[Person]雖然以Person為型別
Apache Spark 2.0三種API的傳說:RDD、DataFrame和Dataset
sensor json數據 query 答案 內存 table 引擎 library spark Apache Spark吸引廣大社區開發者的一個重要原因是:Apache Spark提供極其簡單、易用的APIs,支持跨多種語言(比如:Scala、Java、Python和R
numpy中的ndarray與pandas的Series和DataFrame之間的區別
在資料分析中,經常涉及numpy中的ndarray物件與pandas的Series和DataFrame物件之間的轉換,讓大家產生困惑。本文將簡單介紹這三種資料型別,並以股票資訊為例,給出相關物件之間轉換的具體示例。 ndarray陣列物件 NumPy中的ndarray是一個多維陣列物件,該物
pandas中Series()和DataFrame()的區別與聯絡
區別: series,只是一個一維資料結構,它由index和value組成。 dataframe,是一個二維結構,除了擁有index和value之外,還擁有column。 聯絡: dataframe由多個series組成,無論是行還是列,單獨拆分出來都是一個series。 程式碼演示:
BigData進階--細說RDD,DataFrame,Dataset的區別
在spark中有重要的元件SparkContext和SQLContext,在讀取資料檔案時我們可以通過這兩個元件進行不同形式的讀取,比如: val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName
Spark RDD、DataSet、DataFrame--區別(個人理解)
描述:實驗將系統資料分別轉換成RDD,DataSet、DataFrame,然後進行比較,資料有四列,分別起名為a、b、c、d。class People(a:String, b:String, c:String, d:String)RDD:轉換成RDD[People]後,發現每
GET和POST區別總結
get 、post 、區別一、GET和POST區別的普遍看法:HTTP 定義了與服務器交互的不同方法,最常用的有4種,Get、Post、Put、Delete,如果我換一下順序就好記了,Put(增),Delete(刪),Post(改),Get(查),即增刪改查,下面簡單敘述一下:1)Get, 它用於獲取信息,註