共性: 1.都是spark平台下的分布式弹性数据集 2.都有惰性机制,创建.转换如map操作时不会立即执行,遇到foreach等Action算子时才开始运算. 3.都会自动缓存计算 4.都有partition概念 区别: 1.RDD不支持sparkSQL操作 2.DF每一行类型固定为Row,只有通过解析才能获取值.如 line.getAs[String]("col1") 3.DF和DS支持sparkSQL 4.DF和DS支持方便地保存文件格式,可以直接指定. 5.DF每一行类型不固定,…

RDD.DataFrame.DataSet的区别和联系 共性: 1)都是spark中得弹性分布式数据集,轻量级 2)都是惰性机制,延迟计算 3)根据内存情况,自动缓存,加快计算速度 4)都有partition分区概念 5)众多相同得算子:map flatmap 等等 区别: 1)RDD不支持SQL 2)DF每一行都是Row类型,不能直接访问字段,必须解析才行 3)DS每一行是什么类型是不一定的,在自定义了case class之后可以很自由的获 得每一行的信息 4)DataFrame与Datase…

一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分…

pandas中df.ix, df.loc, df.iloc 的使用场景以及区别: https://stackoverflow.com/questions/31593201/pandas-iloc-vs-ix-vs-loc-explanation # Note: in pandas version 0.20.0 and above, ix is deprecated and the use of loc and iloc is encouraged instead. # First, a reca…

几年前,包括最近,我看了各种书籍.教程.官网.但是真正能够把RDD.DataFrame.DataSet解释得清楚一点的.论据多一点少之又少,甚至有的人号称Spark专家,但在这一块根本说不清楚.还有国内的一些书籍,小猴真的想问一声:Are you OK?书名别再叫精通xxx技术了,请改名为 xxx技术从入门到放弃.这样可以有效避免耽误别人学习,不好吗? 大家都在告诉我们结论,但其实,小猴作为一名长期混迹于开源社区.并仍在一线大数据开发的技术人,深谙技术文化之一: To experience |…

首先感谢黄工的指导. 在openwrt固件目录下target/linux/ar71xx/image/Makefile,找到对应的机型,修改为4M,8M,16M,32M. 以oolite机型为例,如图所示. df命令主要用于显示磁盘分区的使用情况,默认显示单位为KB(也可以通过参数修改显示单位).我们可以利用df命令来查看磁盘已经使用了多少空间,以及还剩下多少空间等信息. root@AP:/# dfFilesystem 1K-blocks Used Available Use% Mounted o…

引入: 首先看一个例子: class Program { static void Main(string[] args) { ; int result = Test(number); Console.WriteLine("number={0},result={1}", number, result); Console.ReadKey(); } static int Test(int a) { a = ; return a; } } 此时,显然得到number=10,a=20:把numb…

spark中RDD.DataFrame.DataSet都是spark的数据集合抽象,RDD针对的是一个个对象,但是DF与DS中针对的是一个个Row RDD 优点: 编译时类型安全 编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格 直接通过类名点的方式来操作数据 缺点: 序列化和反序列化的性能开销 无论是集群间的通信,还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化 GC的性能开销,频繁的创建和销毁对象,势必会增加GC开销 DataFrameDataFrame引入了schema和off-hea…

这三个数据集看似经常用,但是真正归纳总结的时候,很容易说不出来 三个之间的关系与区别参考我的另一篇blog  http://www.cnblogs.com/xjh713/p/7309507.html 则三个用代码转换如下: 1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2. RDD -> DataFrame     val df = spark.read.json(rdd) 3. Dataset -> RDD    val rdd = ds.rdd 4. Da…

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 =…