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rdd和dataframe区别
谈谈
RDD
,
DataFrame
,Dataset的
区别
和各自的优势
答:
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。RDD是分布式的 Java对象的集合
。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效 率、减少数据读取以及执行计划的优化,比如filter下推、裁剪...
dataframe和rdd
最大的
区别
答:
dataframe和rdd最大的区别如下:RDD是弹性分布式数据集,数据集的概念比较强一点
。容器可以装任意类型的可序列化元素(支持泛型)。RDD的缺点是无从知道每个元素的【内部字段】信息。意思是下图不知道Person对象的姓名、年龄等。DataFrame也是弹性分布式数据集,但是本质上是一个分布式数据表,因此称为分布式表...
Spark
RDD
,
DataFrame和
DataSet的
区别
答:
DataFrame
引入了schema和off-heap schema :
RDD
每一行的数据, 结构都是一样的.
谈谈
RDD
,
DataFrame
,Dataset的
区别
和各自的优势
答:
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、转换,但是后面没有在Action中使用对应的结果,在执行时会...
如何理解spark中
RDD和DataFrame
的结构
答:
总而言之,
DataFrame相关接口就是RDD的一个扩展,让RDD了解了RDD中存储的数据包含哪些列,并可以在列上进行操作
。另外,DataFrame基本上快要被Dataset接口取代了,你可以再去了解下Dataset接口。最后,打个广告:如果是百度内部的同学看到我的答案,有类似需求时,欢迎使用我们的Bigflow项目,API设计得比Spark...
关于spark的说法正确的是
答:
1、
RDD
(弹性分布式数据集)计算模式:在这种模式下,Spark使用RDD作为分布式计算的数据结构,通过对RDD进行转换和动作操作来完成数据处理任务。这种模式的优点是能够实现数据的并行处理和高容错性,并且可以根据数据的访问模式进行数据的自动缓存和分区。2、
DataFrame
/DataSet计算模式:在这种模式下,Spark使用...
DataFrame
中的排序必须是相同的数据类型吗
答:
是的。DataFrame是一个表格型的数据类型,每列值类型必须相同.DataFrame被称为SchemaRDD。DataFrame使Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。在Spark中,DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,因此DataFrame可以完成RDD的绝大多数功能,在开发使用时,也可以调用方法将
RDD和DataFrame
进行相互转换。DataFrame...
对于一个
dataframe
,每一行代表什么,每一列代表什么
答:
DataFrame
是一个以命名列方式组织的分布式数据集。在概念上,它跟关系型数据库中的一张表或者1个Python(或者R)中的
data frame
一样,但是比他们更优化。DataFrame可以根据结构化的数据文件、hive表、外部数据库或者已经存在的
RDD
构造。
dataFrame
的中一行的数据都代表想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或...
从
rdd
转换得到
dataframe
两种方法
答:
这个方法需要一个包含列名的参数列表,每个列名对应
RDD
中的一个元素。2、Spark还提供了一种使用
DataFrame
(Row)工厂方法将RDD转换为DataFrame的方法。这个方法需要一个包含列名的参数列表,每个列名对应RDD中的一个元素。然后,你可以使用createDataFrame()方法来将RDD转换为一个DataFrame。
dataframe
显示后10条
答:
默认设置。
Dataframe
系列操作中,由于默认设置会显示后10条,
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。
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