Spark SQL 之 RDD、DataFrame 和 Dataset 如何选择

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[Spark SQL] SparkSession、DataFrame 和 DataSet 练习

本課主題 DataSet 实战 DataSet 实战 SparkSession 是 SparkSQL 的入口,然后可以基于 sparkSession 来获取或者是读取源数据来生存 DataFrameReader,在 Spark 2.x 版本中已经没有 DataFrame 的 API,它变成了 DataSet[Row] 类型的数据. 创建 SparkSession val spark = SparkSession .builder() .master("local") .appName(…

Spark SQL 之 RDD、DataFrame 和 Dataset 如何选择

引言 Apache Spark 2.2 以及以上版本提供的三种 API - RDD.DataFrame 和 Dataset,它们都可以实现很多相同的数据处理,它们之间的性能差异如何,在什么情况下该选用哪一种呢? RDD 从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 API.从根本上来说,一个 RDD 就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层 API 进行并行处理. 在正常情况下都不推荐使用 RDD 算子在某种抽象层面来说,使用…

spark的数据结构 RDD——DataFrame——DataSet区别

转载自:http://blog.csdn.net/wo334499/article/details/51689549 RDD 优点: 编译时类型安全编译时就能检查出类型错误面向对象的编程风格直接通过类名点的方式来操作数据缺点: 序列化和反序列化的性能开销无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化. GC的性能开销频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC import org.apache.spark.sql.SQLContext import o…

Spark SQL中 RDD 转换到 DataFrame (方法二）

强调它与方法一的区别:当DataFrame的数据结构不能够被提前定义.例如:(1)记录结构已经被编码成字符串 (2) 结构在文本文件中,可能需要为不同场景分别设计属性等以上情况出现适用于以下方法.1.people.txt:soyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,88 /** * Created by soyo on 17-10-10. * 使用编程方式定义RDD模式 */ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.sp…

Spark SQL中 RDD 转换到 DataFrame

1.people.txtsoyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,882./** * Created by soyo on 17-10-10. * 利用反射机制推断RDD模式 */import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoderimport org.apache.spark.sql.{Encoder, SparkSession}import org.apache.spark.sql.SparkSessionc…

RDD, DataFrame or Dataset

总结: 1.RDD是一个Java对象的集合.RDD的优点是更面向对象,代码更容易理解.但在需要在集群中传输数据时需要为每个对象保留数据及结构信息,这会导致数据的冗余,同时这会导致大量的GC. 2.DataFrame是在1.3引入的,它包含数据与schema2部分信息,其中数据就是真正的数据,而不是一个java对象.它不容易理解,同时对java支持不好,还有一个缺点是非强类型,这会导致部分错误在运行时才会发现.优点是数据不需要加载到一个java对象,减少GC,大大优化了数据在集群间传播与本地序列化…