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spark的dataset和dataframe
关于
spark的
说法正确的是
答:
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或DataSet作为分布式计算的数据结构...
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...
Spark
RDD,
DataFrame和DataSet
的区别
答:
dataframe
更像是一张关系型数据表,是一种
spark
独有的数据格式吧,这种格式的数据可以使用sqlcontext里面的函数
RDD,
DataFrame和DataSet
的区别
答:
DataSet
以Catalyst逻辑执行计划表示,并且数据以编码的二进制形式被存储,不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。DataSet创立需要一个显式的Encoder,把对象序列化为二进制,可以把对象的scheme映射为
Spark
SQl类型,然而RDD依赖于运行时反射机制。通过上面两点,DataSet的性能比RDD的要好很多。
DataFrame
...
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...
怎么将
spark的dataset
归一化?
答:
1、首先,打开软件,如下图所示,然后进入下一步。2、其次,完成上述步骤后,单击SparkLines图以查看趋势图,如下图所示,然后进入下一步。3、接着,完成上述步骤后,纵坐标显示的数据没有归一化,如下图所示,然后进入下一步。4、然后,完成上述步骤后,执行以下归一化过程,然后选择整个数据列,如下...
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
...
【
DataFrame
/
Dataset
自定义新增加一列】
答:
当我们需要将
dataframe中
的某一列数据装换为其它类型或者做一些其它的算法后,再新增加到datafram中时,最有效的方法是使用自定义的udf函数。本文的例子是将id列的数据转换为double类型,然后将该列数据增加到dataframe中
dataframe
和rdd最大的区别
答:
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,因此称为分布式表更准确。DataFrame每个元素不是泛型对象,而是Row对象。DataFrame的缺点是
Spark
SQL DataFrame API 不支持编译时类型安全,因此,如果...
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...
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