RDD和Dataframe相互转换

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RDD和Dataframe相互转换

参考:https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html 在spark中,RDD.DataFrame.Dataset是最常用的数据类型,本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势共性: 1.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…

RDD/Dataset/DataFrame互转

1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd) 3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd 4.Dataset -> DataFrame val df = ds.toDF() 5.DataFrame -> RDD val rdd = df.toJSON.rdd 6.DataFrame -> Dataset val ds =…

RDD、DataFrame和DataSet的区别

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 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可以清楚地知道该数…

RDD与DataFrame的转换

RDD与DataFrame转换1. 通过反射的方式来推断RDD元素中的元数据.因为RDD本身一条数据本身是没有元数据的,例如Person,而Person有name,id等,而record是不知道这些的,但是变成DataFrame背后一定知道,通过反射的方式就可以了解到背后这些元数据,进而转换成DataFrame.如何反射?Scala: 通过case class映射,在case class里面说我们这个RDD里面每个record的不同列的元数据是什么.(废弃)当样本类不能提前确定时(例如,当记录的…

spark-DataFrame之RDD和DataFrame之间的转换

package cn.spark.study.core.mycode_dataFrame; import java.io.Serializable;import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;import org.apache.spark.api.…

谈谈RDD、DataFrame、Dataset的区别和各自的优势

在spark中,RDD.DataFrame.Dataset是最常用的数据类型,本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势共性: 1.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,计算情况下,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,在执行时会被直接跳过,如 va…

spark RDD，DataFrame,DataSet 介绍

弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD) RDD是Spark一开始就提供的主要API,从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群不同的节点上. RDD支持两种类型的操作,转化操作(transform)和行动操作(action).转化操作会有一个RDD生成一个新的RDD,行动操作则要计算出来一个结果.spark…