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
通过Dataset API，我们可以直接在数据上执行关系型操作，这一功能主要是借助了Spark SQL的一些核心功能。本文主要分析Dataset API和Spark SQL模块之间的关联关系 一、Dataset初始化 Dataset类有两个构造参数，SparkSession和LogicalPlan
对于开发来说，最具吸引力的是一组API可以使其提高生产力，易于使用，直观和富有表现力。 Apache Spark对开发人员的吸引力在于它对大量数据集操作十分简易，并且跨语言（Scala，Java，Python和R）.本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和Dataset
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2023-06-30 19:58:20
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定义class Dataset[T](sparkSession: SparkSession, queryExecution: QueryExecution, encoder: Encoder[T])
extends Serializable数据集是特定于域的对象的强类型集合，可以使用函数或关系操作并行转换这些对象。每个数据集还有一个称为DataFrame的非类型化视图，它是Row的数据集。数据集上
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2023-07-14 15:46:32
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一、map算子将处理的数据源的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。 map的参数为一个函数。在map转换后，分区是不变的。例子：将每个分区的数据都乘以2def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName
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2023-07-14 15:20:29
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Spark的Java和Scala API的使用 文章目录Spark的Java和Scala API的使用实验环境实验内容实验步骤1.点击"命令行终端"，打开新窗口2.启动Scala的Shell3.弹性分布式数据集RDD4.RDD的创建方法RDD编程Scala API5.Transformation转换常用的Transformation6.Action动作常用的Action熟悉API的操作7.练习18
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2023-07-14 15:45:52
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introdataset和operationSpark对数据集合的基本抽象叫做Dataset。Dataset可以从文件直接创建，也可以从其他dataset经过transform变换而来。具体变换操作比如：textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)这个transfo
spark 直接通过 object 创建 dataset: sparkSession.createDataset(Seq(obj1, obj2, obj3...)) spark 创建空 dataset: sparkSession.emptyDataset[类名] ...
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2021-10-22 14:34:00
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文章目录DataFrame类型和Dataset类型Schema结构化Spark类型概述DataFrame与Dataset的比较行列Spark类型结构化API执行概述逻辑执行物理计划执行小结 结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件、半结构化的CSV文件，以及高度结构化的Parq
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2023-07-14 15:20:34
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目录概述TungstenUDFs和UDAFs查询优化器（Query Optimizer）什么是逻辑计划（Logical Plan）？逻辑计划的几个阶段什么是物理计划（Physical Plan）？whole-stage code generation 概述Spark SQL组件中DataFrame，DataSets跟RDDs相比，会有比较大的性能优势。 （1）DataFrame和DataSet是
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2023-07-14 15:20:47
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目录1 Dataset 是什么2 对比DataFrame3 RDD、DF与DS转换4 面试题：如何理解RDD、DataFrame和Dataset1 Dataset 是什么Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。与RDD相比：保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表
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2023-06-30 19:58:43
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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
# 实现Spark Dataset简介
## 引言
在这篇文章中，我将指导你如何使用Apache Spark中的Dataset API。Dataset是Spark中的一个核心概念，它提供了一种强类型、面向对象的分布式数据处理方式。通过使用Dataset，你可以更轻松地进行数据处理和分析。在接下来的文章中，我将引导你了解整个流程，并提供相关的代码示例。
## 流程概述
下面是使用Spark Da
来自官网DataFrames、DataSets、SQL，即sparkSQL模块。 spark2.0之前，主要的数据格式是RDD（弹性分布式数据集）。spark2.0之后，使用Dataset代替RDD；再，Datasets在Python中是Datasets[Row]，故称之为DataFrame，与Python保持一致。 Dataset API只适用于Scala和Java，使用列名来
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2023-07-24 23:56:13
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大数据-SparkSQL（三）DataSet概述DataSet是什么DataSet是分布式的数据集合，Dataset提供了强类型支持，也是在RDD的每行数据加了类型约束。Dat
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2023-07-14 15:22:02
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DataFrame，数据框，行操作，列操作，物理执行计划，逻辑执行计划
Dataset是一个强类型的特定领域的对象，这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换。每个Dataset也有一个被称为一个DataFrame的类型化视图，这种DataFrame是Row类型的Dataset，即Dataset[Row] Dataset是“懒惰”的，只在执行行动操作
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2023-06-11 14:38:32
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RDD(弹性分布式数据集)RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD 具有数据流模型的特点： 自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD 允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓 存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。可以从三个方面来理
什么是DataFrame在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。3、RDD和DataFrame的区别DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。使得Spark SQL得以洞察更多的结构信息，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及
Spark权威指南读书笔记（二） 结构化API一、结构化API综述与简介结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件，半结构化的CSV文件，以及高度结构化的Parquet文件。通常而言，结构化API主要指以下三种核心分布式集合类型API：Dataset类型DataFrame类型SQL表和视图1.DataFrame类型 与 Dataset类型DateFrame具有行和列的类似于分布
1、transformation 操作
map(func): 对调用 map 的 RDD 数据集中的每个 element 都使用 func，然后返回一个新的 RDD，这个返回的数据集是分布式的数据集。
filter(func): 对调用 filter 的 RDD 数据集中的每个元素都使用 func，然后返回一个包含使 func 为 true 的元素构成的 RDD。
flatMap(func): 和
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2023-08-10 12:36:00
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