Spark中RDD与DataFrame与DataSet的区别与联系
1.概述 这是一个面试题web 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，相似传统数据库中的二维表格 DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元数据信息，既DataFram所表示的二维数据集的每一列都带有名称和类型。 而RDD，因为无从得知所存储数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单，通用的流水线优化。 2.例子说
相关文章
- 1. Spark中RDD与DataFrame与DataSet的区别与联系
- 2. Spark的RDD与DataFrame、DataSet
- 3. Spark-DataFrame、DataSet、RDD的区别
- 4. Spark RDD、DataFrame、Dataset的区别
- 5. SparkSQL中 RDD、DataFrame、DataSet三者的区别与联系
- 6. spark中dataset、dataframe、和RDD的区别
- 7. Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别 ？
- 8. Spark RDD与DataFrame
- 9. Spark RDD、DataSet、DataFrame--区别（我的理解）
- 10. spark之DataFrame、DataSet、RDD的区别
- 更多相关文章...
- • Hibernate的级联与反转 - Hibernate教程
- • XSL-FO 与 XSLT - XSL-FO 教程
- • Composer 安装与使用
- • Docker容器实战(六) - 容器的隔离与限制
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Spark中RDD与DataFrame与DataSet的区别与联系
- 2. Spark的RDD与DataFrame、DataSet
- 3. Spark-DataFrame、DataSet、RDD的区别
- 4. Spark RDD、DataFrame、Dataset的区别
- 5. SparkSQL中 RDD、DataFrame、DataSet三者的区别与联系
- 6. spark中dataset、dataframe、和RDD的区别
- 7. Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别 ？
- 8. Spark RDD与DataFrame
- 9. Spark RDD、DataSet、DataFrame--区别（我的理解）
- 10. spark之DataFrame、DataSet、RDD的区别