天津网站建设制作,整合营销的四个层次,室内设计学徒有多坑,做教程网站犯法吗从趋势上看#xff0c;DataFrame 和 Dataset 更加流行。
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示例场景 数据仓库和 BI 工具集成 如果你需要处理存储在数据仓库中的结构化数据并且希望与 BI 工具集成那么 DataFrame 和 Dataset 是首选。 机器学习流水线 在构建机器学习流水线时使用 DataFrame 和 Dataset 可以更好地管理数据流并且可以方便地与 MLlib 集成。 实时数据处理 尽管 Spark Structured Streaming 主要使用 DataFrame 和 Dataset但在某些特定的实时数据处理场景中仍然可能会用到 RDD。 在 Apache Spark 中RDD (弹性分布式数据集)、DataFrame 和 Dataset 是三种不同的数据抽象它们各有特点和适用场景。下面分别介绍这三种数据结构的区别
1. RDD (Resilient Distributed Dataset)
特点
不可变性一旦创建后RDD 是不可变的。这意味着你不能修改一个已存在的 RDD 的内容。容错性RDD 通过记录数据转换的历史血缘关系 Lineage来自动恢复丢失的数据分区。懒加载RDD 上的操作分为转换Transformation和动作Action。转换操作定义了如何处理数据但并不会立即执行动作操作则会触发整个计算过程。弱类型RDD 只提供有限的编译时类型检查大部分类型检查是在运行时进行的。APIRDD 提供了丰富的低级 API适合复杂的自定义逻辑。
用途
RDD 适用于需要复杂控制流或需要细粒度控制数据处理逻辑的场景。RDD 也适用于需要容错性的批处理作业。
2. DataFrame
特点
表格结构DataFrame 是一个分布式的行集合每一行都有固定的模式Schema。强类型DataFrame 提供了强类型的 API支持 SQL 查询并且具有编译时类型检查。优化执行DataFrame 操作可以被 Catalyst 优化器优化以提高执行效率。APIDataFrame 提供了类似于 SQL 的 API易于使用适合结构化数据处理。
用途
DataFrame 适用于处理结构化数据特别是那些可以通过 SQL 类似查询语言来表达的数据处理任务。DataFrame 也适用于需要快速开发周期的应用因为它提供了更多的内置功能和支持。
3. Dataset
特点
结合了 RDD 和 DataFrame 的优点Dataset 是一个强类型的分布式数据集既有 DataFrame 的结构化特性也有类似 RDD 的 API。强类型Dataset 支持编译时类型检查提高了代码的安全性和可维护性。优化执行Dataset 操作也可以被 Catalyst 优化器优化。APIDataset 提供了既像 RDD 又像 DataFrame 的 API可以使用 SQL 语法也可以使用函数式编程风格。
用途
Dataset 适用于需要结构化数据处理同时也需要一定程度的自定义逻辑的情况。Dataset 也适用于需要高性能和类型安全的应用。
总结
RDD适合需要高度定制化的数据处理逻辑对容错性要求高的批处理任务。DataFrame适合处理结构化数据需要快速开发周期易于使用 SQL 查询的场景。Dataset结合了 RDD 和 DataFrame 的优点提供了类型安全和优化执行的能力适合需要结构化数据处理同时需要一定程度自定义逻辑的情况。
