spark的集合类型有哪三种
时间: 2023-10-27 17:23:09 浏览: 40
在Spark中,常用的集合类型有以下三种:
1. RDD(Resilient Distributed Dataset):是Spark中最基本的数据结构,表示一个不可变、可分区、可并行处理的数据集合。RDD可以通过多种方式进行创建,如从Hadoop文件系统中读取数据、从内存中直接创建、通过其他RDD转化得到等。
2. DataFrame:是Spark SQL中的一个概念,是一个带有命名列的分布式数据集合。DataFrame可以被看作是一个关系型数据库中的一张表,它可以通过多种方式进行创建,如从Hive表中读取数据、通过Spark SQL查询得到等。
3. Dataset:是Spark 1.6中引入的概念,是对DataFrame的扩展。Dataset是强类型的,可以在编译期进行类型检查,相比于DataFrame具有更好的类型安全性。Dataset可以通过多种方式进行创建,如从DataFrame中转换得到、通过Spark SQL查询得到等。
相关问题
spark的集合类型有
Spark的集合类型主要有以下几种:
1. RDD(Resilient Distributed Dataset):弹性分布式数据集,是Spark最基础的数据结构,是一个不可变、分区的数据集合;
2. DataFrame:是Spark2.x版本中引入的一种数据结构,其底层数据结构是以RDD为基础的,但是相比于RDD,DataFrame增加了schema元数据信息,使得Spark可以通过Optimization(优化)和Code Generation(代码生成)技术在运行时对DataFrame进行更加高效的处理;
3. Dataset:是Spark2.x版本中引入的另一种数据结构,是DataFrame的扩展,具有类型安全性和良好的编译时检查能力,支持强类型和弱类型的API,是Spark SQL的重要组成部分。
以上三种集合类型都是在分布式环境下使用的,可以在集群中进行分布式计算和处理,能够极大地提高大规模数据处理的效率。
Spark SQL集合数据类型array\map的取值方式
对于Spark SQL中的数组类型(array),可以使用索引操作符([ ])来访问其中的元素。例如,假设有一个名为`my_array`的数组类型列,我们可以通过以下方式获取第一个元素的值:
```
SELECT my_array[0] FROM my_table
```
对于Spark SQL中的映射类型(map),可以使用点操作符(.)和键来访问其中的值。例如,假设有一个名为`my_map`的映射类型列,我们可以通过以下方式获取键为`'key1'`的值:
```
SELECT my_map['key1'] FROM my_table
```
请注意,访问数组和映射类型的值时,如果指定的索引或键不存在,Spark SQL将返回NULL。