版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   转载请标明出处:小帆的帆的专栏 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 org.…

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 org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object Run { def main(a…

[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子 from pyspark.sql.types import * schema = StructType( [ StructField("age",IntegerType(),True), StructField("name",StringType(),True), StructField("pcode",StringType(),True)…

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(lambda row: (row.pcode,row.name)) peopleRDD.take(5) Out[5]: [(u'94304', u'Alice'),(u'94304', u'…

[Spark][Python][DataFrame][RDD]从DataFrame得到RDD的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&…

RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个…

这三个数据集看似经常用,但是真正归纳总结的时候,很容易说不出来 三个之间的关系与区别参考我的另一篇blog  http://www.cnblogs.com/xjh713/p/7309507.html 则三个用代码转换如下: 1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2. RDD -> DataFrame     val df = spark.read.json(rdd) 3. Dataset -> RDD    val rdd = ds.rdd 4. Da…

如题所示,SparkSQL /DataFrame /Spark RDD谁快? 按照官方宣传以及大部分人的理解,SparkSQL和DataFrame虽然基于RDD,但是由于对RDD做了优化,所以性能会优于RDD. 之前一直也是这么理解和操作的,直到最近遇到了一个场景,打破了这种不太准确的认识. 某些场景下,RDD要比DataFrame快,性能有天壤之别. 需求如下: 以下两份数据求交集,结果输出url. 数据一,json格式,地址我们用path_json表示,大小10T,每一行数据格式:{"id&…

idea显示toDF() 没有这个函数,显示错误: Error:(82, 8) value toDF is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[com.didichuxing.scala.BaseIndex] possible cause: maybe a semicolon is missing before `value toDF'? }).toDF() 解决: 增加一行: import sqlContext.implicits._ http:/…

pandas的dataframe转spark的dataframe from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession \ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df) spark的dataframe转pandas的dataframe import pandas as pd pandas_df = spark_df.…