# 如何实现“spark dataset 转 rdd”
## 1. 整体流程
首先，我们需要了解整个过程的步骤。下面是实现“spark dataset 转 rdd”的流程图：
```mermaid
erDiagram
数据集 --> 转换为RDD
```
## 2. 每一步具体操作
接下来，让我们逐步进行每一步操作。
### 步骤一：创建SparkSession
在进行数据集
原创
2024-06-26 05:21:56
55阅读
# Spark的RDD转DataSet的科普文章
Apache Spark是一种开源的分布式计算框架，其广泛应用于大数据处理和分析。Spark提供了多种数据抽象，包括RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame和DataSet等。为了更好地使用这些抽象，本文将重点介绍如何将RDD转换为DataSet，并提供代码示例以供参考。
## RDD、DataFrame和DataSet的介绍
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## 从Spark Dataset RDD 转换为Object
在使用Apache Spark进行大数据处理时，我们经常会使用数据集（Dataset）和弹性分布式数据集（RDD）来处理数据。Dataset提供了更高级别的API，而RDD则是基础的分布式数据集。有时候我们需要将Dataset中的数据转换为对象，这样方便我们进行进一步的操作和分析。本文将介绍如何将Spark Dataset RDD转
原创
2024-05-14 05:22:04
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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：Spark1.0 => RDDSpark1.3 => DataFrameSpark1.6 => Dataset 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
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2023-10-08 09:04:57
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spark生态系统中，Spark Core，包括各种Spark的各种核心组件，它们能够对内存和硬盘进行操作，或者调用CPU进行计算。 spark core定义了RDD、DataFrame和DataSet spark最初只有RDD，DataFrame在Spark 1.3中被首次发布，DataSet在Spark1.6版本中被加入。 RDD是什么？ RDD：Spark的核心概念是RDD
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2024-01-18 22:48:56
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自Spark1.4加入DataFrame,1.6加入dataSet以来，RDD的主导地位不断下降，在Spark2.0.0版本之后，社区已经开始建议开发者慢慢放弃使用RDDl了，在版本的升级过程中，不同的组件对于DataSet的支持逐渐加强，目前的稳定版本可以说是DataSet已经完全取代了RDD的作用，那么这三者之间有什么区别和相似之处呢？一、共性1、RDD、DataFrame、Dataset全都
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2023-10-09 10:26:25
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1.前言DataSet是Spark重要的数据结构之一拥有比RDD更高的性能，比DataFrame更灵活的操作方式，是Spark SQL的扩展，提供了额外的编译时类型检查。本文将深入介绍DataSet的使用。从Spark2.0开始，DataFrame成为了DataSet的特例，即DataFrame是DataSet的特殊情况。DataFrame是操作Row对象的DataSet。当数据集可以被编码成Sp
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2023-11-02 12:20:19
70阅读
# Spark RDD, DataFrame, and Dataset
## Introduction
In the world of big data processing, Spark has emerged as one of the most popular and powerful frameworks. It provides distributed computing capab
原创
2023-10-02 03:47:52
131阅读
RDD的两种操作 1.Tansformation（转化操作）：返回值还是一个RDD 2.Action（行动操作）：返回值不是一个RDD
第一种Transformation是返回一个新的RDD，如map(),filter()等。这种操作是lazy(惰性)的，即从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，只是记录下来，只有等到有
# Spark RDD, Dataset, and DataFrame
## Introduction
As an experienced developer, I will guide you through the process of working with Spark RDD, Dataset, and DataFrame. Spark provides three different
原创
2023-10-22 04:46:29
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1.基本RDD操作1.1元素转化操作map() map接受一个函数，把这个函数用于RDD的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值，map的返回值类型不需要和输入类型一样#计算RDD中各值的平方
nums=sc.parallelize([1,2,3,4])
squared=nums.map(lambda x:x*x).collect()
for num in squared:
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2023-09-26 21:42:54
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基本原理Spark SQL用于处理结构化数据的Spark模块，兼容但不受限于Hive。而Hive不受限于单一引擎，可以采用Spark, Map-Reduce等引擎。 SparkSQL可以简化RDD的开发，提高开发效率，提升执行效率，其提供了DataFrame与DataSet两个编程抽象，类似Spark Core的RDD。Spark SQL特点：易整合：整合Spark编程与SQL查询统一的数据访问：
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2023-09-04 11:16:59
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DataSet和DataFrame区别和转换1.概念：（1）DataSet和RDD 大数据的框架许多都要把内存中的数据往磁盘里写，所以DataSet取代rdd和dataframe。因为，现阶段底层序列化机制使用的是java的或者Kryo的形式。但是，java序列化出来的数据很大，影响存储Kryo对于小数据量的处理很好，但是数据量一大，又会出现问题，所以官方的解决方法是使用自定义的编码器
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2024-01-08 17:43:34
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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出生级别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。不同的是，他们的执行效率和执行方
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2023-12-17 10:27:27
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# Spark 中 RDD、DataFrame 和 Dataset 的对比
对于刚入行的小白来说，Apache Spark 中的不同数据结构可能会让你感到困惑。本文将详细介绍 Spark 中 RDD、DataFrame 和 Dataset 的比较，并通过实际代码示例来阐述如何使用它们处理数据。
## 1. 流程概述
在我们开始之前，先看一下流程的步骤：
| 步骤 | 描述 | 数据结构类型
在Spark1.6版本中，试图为RDD，DataFrame提供一个新的实验性接口Dataset api接口,所以从范围来说，下面这张图能表明：Dataframe是Dataset的row类型。RDD是弹性的分布式数据集。1.懒执行且不可变，支持lambda表达式的并行数据集合2.面向对象的编程风格，使用对象点的方式操作数据缺点：3.集群间的通信，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。
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2023-06-19 12:50:46
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1. RDD基本操作val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,4))
输出结果：rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
//这里org.apache.spark.rdd.RDD[Int]，这里RDD[I
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2023-12-15 09:41:20
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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Spar
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2023-08-17 20:20:41
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（1）DataSet和RDDRDD ：仅表示数据集，RDD 没有元数据，也就是说没有字段语义定义大数据的框架许多都要把内存中的数据往磁盘里写，所以DataSet取代rdd和dataframe。 因为，现阶段底层序列化机制使用的是java的或者Kryo的形式。 但是，java序列化出来的数据很大，影响存储Kryo对于小数据量的处理很好， 但是数据量一大，又会出现问题，所以官方的解决方法是使用自定义的
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2023-11-18 21:54:43
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## 如何将 Spark Dataset 转换成 RDD
在使用 Apache Spark 时，开发者常常需要在不同的 API 之间转换数据。在这篇文章中，我们将探讨如何将 Spark Dataset 转换为 RDD（弹性分布式数据集）。对于刚入行的小白，这个过程可能显得有些繁琐，但我将分步骤说明，帮助你轻松掌握。
### 整体流程
在转换的过程中，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
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原创
2024-10-17 11:24:06
79阅读
