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、三者都会根据 spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出4、三者都有 partition
转载
2023-06-11 14:30:23
84阅读
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
116阅读
1、RDD是什么？有什么特性？有哪些优势？
RDD：全称为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），是一个只读的、容错的、并行的数据结构。
2、Driver、ClusterManager、Worker、Executor。
Driver:负责提交Job任务。
ClusterManager:Spark的资源管
转载
2023-08-27 14:58:51
155阅读
一 SparkSQL简介Spark SQL是一个能够利用Spark进行结构化数据的存储和操作的组件，结构化数据可以来自外部结构化数据源也可以通过RDD获取。外部的结构化数据源包括Hive,JSON,Parquet,RMDBS等。当前Spark SQL使用Catalyst优化器来对SQL进行优化，从而得到更加高效的执行方案。并且可以将结果存储到外部系统。 二 DataFrame &
转载
2023-08-08 09:12:09
71阅读
RDD和DataFrame RDD-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框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema
转载
2023-09-15 22:28:51
73阅读
结构信息：左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Pers
原创
2022-07-18 15:15:27
274阅读
# 如何实现 PySpark RDD 和 DataFrame 的效率比较
在大数据处理过程中，PySpark 是一个常用的框架，可以操作分布式数据集。我们通常会在 RDD（弹性分布式数据集）和 DataFrame 之间进行选择。然而，许多新手可能对这两个概念比较模糊，不清楚怎样实现它们的效率比较。本文将为你提供一条清晰的路径，教会你如何完成这个任务。
## 流程概述
下面是一个实现 PySp
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
转载
2024-01-08 17:43:34
90阅读
前言小伙伴们大家好呀，前段时间笔者做了一个小调查，发现软件测试行业做功能测试和接口测试的人相对比较多。在测试工作中，有高手，自然也会有小白，但有一点我们无法否认，就是每一个高手都是从小白开始的，所以今天我们就来谈谈一大部分人在做的接口测试，小白变高手也许你只差这一次深入了解！一、接口测试的目的已经是老生常谈了，我想不用我说，凡是说到接口总会被问及这个话题，的确，没有目标就没有评定标准，知道其目的也
转载
2024-07-28 19:12:29
158阅读
3.1 DataFrame是什么在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。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有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背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行针
转载
2023-12-21 09:45:55
72阅读
spark3.0版本可能不太公布底层的RDD，以后使用dataframe将成为趋势，现在大都数公司也多使用dataframe来处理数据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。 RDD和DF的区别上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不
转载
2024-01-16 01:21:02
45阅读
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
89阅读
# 教你实现 Spark RDD 和 DataFrame 的基本操作
随着大数据技术的发展，Apache Spark 已经成为数据分析和处理的一种重要工具。对于新手来说，理解 Spark 的基本组件，特别是 RDD（弹性分布式数据集）和 DataFrame 的使用非常重要。本文将详细介绍如何实现 Spark RDD 和 DataFrame 的基本操作。
## 流程概述
在开始之前，让我们总结
[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(
转载
2017-10-07 22:02:00
197阅读
2评论
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
转载
2023-10-08 09:04:57
76阅读
[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子 from pyspark.sql.types import * schema = StructType( [ StructField("age",IntegerType(),True), Str
转载
2017-10-07 22:35:00
145阅读
2评论
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 {
转载
2017-02-08 10:44:35
2948阅读
目录1.绪论2.概念2.1什么是RDD？2.2什么是DataFrame？2.3什么是DataSet？3.RDD、DataFrame、DataSet区别与联系3.1区别3.2联系4.RDD、DataFrame、DataSet间的相互转换1.绪论在Spark中，有三个针对数据的抽象结构：RDD、FataFrame、DataSet；RDD、DataFrame、DataSet全都是spark平台下的分布式
转载
2023-11-27 07:11:32
90阅读
Spark RDD和DataSet与DataFrame转换成RDD
一、什么是RDD
RDD是弹性分布式数据集（resilient distributed dataset） 的简称，是一个可以参与并行操作并且可容错的元素集合。什么是并行操作呢？例如，对于一个含4个元素的数组Array，元素分别为1，2，3，4。如果现在想将数组的每个元素放大两倍，Java实现通常是遍历数组的每个元
原创
2021-07-16 09:36:12
872阅读
一、MyBatis 框架的优点： 1. 与JDBC相比，减少了50%以上的代码量。 2. MyBatis是最简单的持久化框架，小巧并且简单
原创
2023-10-10 16:08:44
177阅读
