第1章 Spark概述1.1 什么是Spark 回顾：Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。
1.2 Hadoop与Spark历史
Hadoop的Yarn框架比Spark框架诞生的晚，所以Spark自己也设计了一套资源调度框架。
1.3MR与Spark框架对比
1.4 Spark内置模块：实现了Spark的基本功能，
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 SQL中DataFrame和SQL的区别
## 简介
在Spark SQL中，有两种常用的编程接口：DataFrame和SQL。DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集合，它的特点是具有结构化的数据，可以类似于关系型数据库中的表格进行操作。SQL则是一种常用的查询语言，用于对数据进行查询和分析。本文将介绍DataFrame和SQL的区别，并指导如何在Spark SQL
原创
2023-08-12 10:45:12
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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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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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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
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2023-11-27 07:11:32
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Spark1.3.0中，以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入Spark DataFrame API，不仅为Scala，Python，Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API，而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式数据处理能力。对于RDD、DataFrame和DataSet之间的区别目前了解的还不是很清楚，所以在下文中进行相互之间的对比，区分其中的异同。RD
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2023-10-08 09:50:45
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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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在上一篇博文中，我们深入的了解了SparkSql中的sql语句经过DDLParser、SparkSQLParser和SqlParser处理后得到了一个树结构的Unresolved Logical Plan，这也是我们每一次使用sparkSql时必然会执行的，但是对于一些不是立刻需要返回结果的造作，执行到这边也就结束了，只有遇到哪些诸如show，collect等需要立刻的返回结果的操作，我们才会继续
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2023-12-15 11:42:21
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今天的三个问题是：1.Spark1.0和2.0有什么区别？（真心不想重装2.0，但是没有办法啊）2.Spark RDD、DataFrame和DataSet的区别 ？（往期第33题写过一次，但没有解释清楚）3.如何选择RDD还是DataFrame/DataSet？话不多说，直接上干货，最后附上了原文参考文献，觉得有翻译不到位的地方可以看看原文，欢迎各位指出更正。首先，Spark RDD、D
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2023-10-17 10:54:19
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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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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 &
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2023-08-08 09:12:09
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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。 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
# 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
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
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2023-09-15 22:28:51
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在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 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
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2024-05-21 14:37:35
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DataFrame是一个分布式数据集合，它被组织成命名列。从概念上讲，它相当于具有良好优化技术的关系表。DataFrame可
原创
2024-04-27 19:06:10
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文章目录一、Spark SQL概述1.1、Spark SQL是什么？1.2、Hive和Spark SQL1.3、DataFrame与DataSet二、Spark SQL编程2.1、DataFrame2.1.1、创建DataFrame2.1.2、SQL语法2.1.3、DSL语法2.2、Dataset2.2.1、创建DataSet2.2.2、RDD与Dataset互转2.2.3、DataFrame
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2023-08-08 11:01:25
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在处理大数据时，Apache Spark 已成为一个重要的工具，而 Spark SQL 和 Spark JAR 是两个经常被提及的概念。今天，我将深入探讨这两者之间的区别，逐步解析相关的技术细节与场景需求，希望能帮助大家更好地理解这两个功能如何使用。
### 背景定位
在现代数据处理场景中，Spark SQL 和 Spark JAR 分别扮演着不同的角色。Spark SQL 主要用于结构化数据
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
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2023-12-21 09:45:55
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