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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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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https://zhuanlan.zhihu./p/30751039 https://zhuanlan.zhihu./p/371043 关于其中shuffle时的buffer_size，可参考： https://.im/post/5b855d016fb9a01a1a27d
原创
2022-01-17 16:26:24
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一.简介DataSet API，对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式数据集，
原创
2022-01-27 15:25:46
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一.简介DataSet API，对静态数据进行批处理操作，将静态数据抽象成分布式数据集，用户可以方便地使用Flink提供的各种操作符对分布式数据集进行处理。Flink先将接入数据（如可以通过读取文本或从本地集合）来创建转换成DataSet数据集，并行分布在集群的每个节点上；然后将DataSet数据集进行各种转换操作（map，filter，union，group等）最后通过DataSink操作将结果数据集输出到外部系统。流程获得一个执行环境（ExecutionEnvironment）加载/创建初
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2021-08-31 09:13:23
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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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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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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
一、概述http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.htmlSpark SQL是Spark中一个模块，用以对结构化数据进行处理。SparkSQL在RDD之上抽象出来Dataset/Dataframe 这两个类提供了类似RDD的功能，也就意味用户可以使用map、flatMap、filter等高阶算子，同时也通过了基于列的命名查询
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2023-07-28 13:50:02
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Spark 1.3 引入了第一版的数据源 API，我们可以使用它将常见的数据格式整合到 Spark SQL 中。但是，随着 Spark 的不断发展，这一 API 也体现出了其局限性，故而 Spark 团队不得不加入越来越多的专有代码来编写数据源，以获得更好的性能。Spark 2.3 中，新一版的数据源 API 初见雏形，它克服了上一版 API 的种种问题，原来的数据源代码也在逐步重写。本文将演示这
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2023-08-18 18:47:46
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TensorFlow dataset API 使用 由于本人感兴趣的是自然语言处理，所以下面有关dataset API 的使用偏向于变长数据的处理。 1. 从迭代器中引入数据 输出的结果如下所示，我们可以将X看作是句子，存的是词的ID，Y看作是对句子的分类标签。由于不同句子长度不一样，所以这里使用了
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2018-12-17 14:40:00
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RDD和DataFrameRDD-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。
Spark提供了三种主要的与数据相关的API：RDD、DataFrame、DatasetRDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)imageRDDRDD是Spark提供的最主要的一个抽象概念（Resilient Distributed Dataset），它是一个element的collection，分区化的位于集
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2023-06-19 06:26:21
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1.概述Spark SQL 是用于结构化数据处理的 Spark 模块。Spark SQL API 提供了有关数据结构和正在执行的计算的更多信息。在内部，Spark SQL 使用这些额外的信息来执行额外的优化。与 Spark SQL 交互的方式有多种，包括 SQL 和 Dataset API。计算结果时，使用相同的执行引擎，与您用于表达计算的 API/语言无关。1.1.SQLSpark SQL 的一
文章目录前言关于Dataset关于Dataset APITyped and Un-typed APIs关于TransformationsTyped transformations vs Untyped transformations总结参考资料 前言学习Spark源代码的过程中遇到了Typed transformations和Untyped transfo
从Spark 2.0开始，DataFrames和Dataset可以表示静态的，有界的数据，以及流式无界数据。与静态Dataset/DataFrame类似，我们可以使用公共入口点SparkSession从流源创建流式Dataset/DataFrame，并对它们应用与静态Dataset/DataFrame相同的操作。如果我们不熟悉Dataset/DataFrame，可以看之前Spark SQL内容熟悉
Apache Spark以一种快速的步伐发展，包括其变化和编程API的添加。最引起混乱的变化之一大概是数据的表示（使用哪种数据集，例如 RDD, DataFrame, DataSet）。Spark 1.0使用RDD API但是在过去12个月里，两个新的可供选择的且不相容的API也被推出。Spark 1.3推出了完全不同的DataFrame API和最近在Spark 1.6发行版推出了Dataset
在我们的例子中，map-style已经可以了，因为对于 CelebA 和 DigiFace1M 数据集，我们知道其中的图像总数。当在有大量小图像的数
