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        RDD與DataFrame區(qū)別,什么場景用RDD什么場景用DataFrame?

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:syq
        時(shí)間: 2022-11-15 19:25:43 1668511543

          區(qū)別

          RDD是分布式的不可變的抽象的數(shù)據(jù)集,比如,RDD[Person]是以Person為類型參數(shù),但是,Person類的內(nèi)部結(jié)構(gòu)對(duì)于RDD而言卻是不可知的。

          DataFrame是以RDD為基礎(chǔ)的分布式的抽象數(shù)據(jù)集,也就是分布式的Row類型的集合(每個(gè)Row對(duì)象代表一行記錄),提供了詳細(xì)的結(jié)構(gòu)信息,即Schema信息。

        Spark里kyro序列化

          Spark SQL可以清楚地知道該數(shù)據(jù)集中包含哪些列、每列的名稱和類型。

          應(yīng)用場景

          RDD的使用場景: 你需要使用low-level的transformation和action來控制你的數(shù)據(jù)集;

          你得數(shù)據(jù)集非結(jié)構(gòu)化,比如,流媒體或者文本流; 你想使用函數(shù)式編程來操作你得數(shù)據(jù),而不是用特定領(lǐng)域語言(DSL)表達(dá);

          你不在乎schema,比如,當(dāng)通過名字或者列處理(或訪問)數(shù)據(jù)屬性不在意列式存儲(chǔ)格式;

          你放棄使用DataFrame和Dataset來優(yōu)化結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集; DataFrame的使用場景: 你想使用豐富的語義,high-level抽象,和特定領(lǐng)域語言API,那你可DataFrame或者Dataset;

          你處理的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集需要high-level表達(dá), filter,map,aggregation,average,sum ,SQL 查詢,列式訪問和使用lambda函數(shù),那你可DataFrame或者Dataset;

          你想利用編譯時(shí)高度的type-safety,Catalyst優(yōu)化和Tungsten的code生成,那你可DataFrame或者Dataset;

          你想統(tǒng)一和簡化API使用跨Spark的Library,那你可DataFrame或者Dataset;

          如果你是一個(gè)R使用者,那你可DataFrame或者Dataset;

          如果你是一個(gè)Python使用者,那你可DataFrame或者Dataset。

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