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rdd和dataframe
从
rdd
转换得到
dataframe
两种方法
答:
1、toDF()方法可以将
RDD
转换为
DataFrame
。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...
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:
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。
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...
RDD
,
DataFrame和
DataSet的区别是什么
答:
RDD
:A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark.
rdd
是一个分布式的数据集,数据分散在分布式集群的各台机器上 A
DataFrame
is equivalent to a relational table in Spark SQL, and can be created using various functions in SQLContext
dataframe
更像是一张关系型数据...
如何理解spark中
RDD和DataFrame
的结构
答:
使用
RDD
接口,因为RDD不了解其中存储的数据的具体结构,数据的结构对它而言是黑盒,于是这就需要用户自己去写一个很特化的聚合的函数来完成这样的功能。而有了
DataFrame
,则框架会去了解RDD中的数据是什么样的结构的,用户可以说清楚自己对每一列进行什么样的操作,这样就有可能可以实现一个算子,用在多个...
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:
之前对
RDD
的理解是,用户自己选定要使用spark处理的数据,然后这些数据经过transaction后会被赋予弹性,分布特性的特点,具备这样特点的数据集,英文缩写就是RDD。但RDD再怎么有特性,还是数据集,在我的理解里就像关系型数据库里的表
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...
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...
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...
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