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。 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，极端情况下，如果代码里面有创建
2.5 RDD、DataFrame、DataSet 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
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2023-09-16 19:57:08
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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
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2023-08-31 21:49:47
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为了支持结构化数据的处理，SparkSQL提供了新的数据结构DataFrame。DataFrame是一个由具名列组成的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python语
原创
2022-12-07 16:35:32
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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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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
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2023-10-13 19:32:28
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简述 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：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。作者：jacksu 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
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2024-06-01 09:23:28
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# Spark DataFrame和Dataset转换的实现步骤
## 引言
Spark是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架，提供了一系列用于数据分析和处理的API。Spark DataFrame和Dataset是Spark SQL模块的核心抽象概念，用于处理结构化和半结构化的数据。
在本文中，我将向你介绍如何在Spark中进行DataFrame和Dataset之间的转换。我将按照以
原创
2023-10-12 11:35:39
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目标1：掌握Spark SQL原理 目标2：掌握DataFrame/DataSet数据结构和使用方式 目标3：熟练使用Spark SQL完成计算任务 1． Spark SQL概述 1.1． Spark SQL的前世今生 Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shar
原创
2021-06-03 18:04:16
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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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# Spark DataSet和DataFrame的区别
Apache Spark作为大数据处理领域的重要工具，其核心组件之一便是Spark SQL。Spark SQL提供了两种数据抽象，分别是DataFrame和DataSet。尽管它们在功能上有很多相似之处，但本质上却存在一些显著的区别。本文将对DataFrame和DataSet进行深入探讨，并辅以代码示例进行说明。
## 1. 基础概念
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
原创
2022-11-11 10:48:34
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## Java DataFrame Dataset简介
Java DataFrame Dataset是一个用于处理和分析数据的工具，它提供了一种灵活的方式来处理数据集。DataFrame是一种二维表格数据结构，类似于数据库表或电子表格，每一列可以是不同的数据类型。Dataset是一种强类型数据集合，可以利用Java的泛型机制来定义数据集的结构和类型。通过Java DataFrame Datase
原创
2024-03-12 04:36:07
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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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1.如果是格式化成Json的話直接 val rdd = df.toJSON.rdd 2.如果要指定格式需要自定义函数如下://格式化具体字段条目def formatItem(p:(StructField,Any)):String={ p match { case (sf,a) => sf.dataType match {
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2017-02-08 10:44:35
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一、什么是DataSet DataSet同RDD和DataFrame一样，也是Spark的一种弹性分布式数据集。它是Spark 1.6增加的新接口。我们可以从JVM的对象构造一个DataSet，然后使用map，flatMap，filter等等这样的函数式变换操作它。 二、创建DataSet 首先需要导入Spark Core、Spark SQL、Hadoo...
原创
2021-07-16 09:36:51
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在SparkSql中要求被操作的数据必须是结构化的,所以引入了俩种数据类型,DataFrame和DataSet。DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合,DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后,DataFrame和DataSet的API统一了,DataFrame是DataSet的子集,DataSet是DataFrame的扩展。(type Dat
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2023-05-22 10:04:41
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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：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1. RDD和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
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2023-07-10 21:10:52
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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
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2023-08-31 21:50:54
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DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合，DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后，DataFrame和DataSet的API统一了，DataFrame是DataSet的子集（DataSet[Row]），DataSet是DataFrame的扩展。 ...
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2021-08-07 16:50:00
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