RDD、DataFrame和DataSet_大数据培训

发布时间:2021年06月25日作者:atguigu浏览次数:335

RDD、DataFrame和DataSet

 RDD、DataFrame和DataSet_大数据培训

在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象,分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢?首先从版本的产生上来看:

RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)

如果同样的数据都给到这三个数据结构,他们分别计算之后,都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。在后期的Spark版本中,DataSet有可能会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。

1 三者的共性

(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;

(3)三者有许多共同的函数,如filter,排序等;

(4)在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包:import spark.implicits._(在创建好SparkSession对象后尽量直接导入)

2 三者的互相转化

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