spark又哪几种数据类型

Spark支持多种数据类型，包括但不限于以下几种：
1. RDD（Resilient Distributed Datasets）：弹性分布式数据集，是Spark最基本的数据类型，可以看作是一个不可变的分布式集合。
2. DataFrame：数据帧，是一个以命名列组成的分布式表格，可以看作是一张数据库表或者电子表格。
3. Dataset：数据集，是DataFrame的强类型API，具有编译时类型安全检查和更好的性能优化。

相关问题

spark有哪几种基本数据类型

Spark是一个基于内存的分布式计算框架，支持许多不同的数据类型。其中，Spark的基本数据类型包括以下几种：

1. BooleanType：布尔类型，表示真或假的值。

2. IntegerType：整型，表示整数类型的数据。

3. LongType：长整型，表示比整型更大范围的整数类型数据。

4. FloatType：浮点型，表示小数类型的数据。

5. DoubleType：双精度浮点型，表示更高精度的小数类型数据。

6. StringType：字符串类型，表示字符或字符序列类型的数据。

7. BinaryType：二进制类型，表示二进制数据类型的数据。

8. DateType：日期类型，表示日期数据。

9. TimestampType：时间戳类型，表示时间戳数据。

10. ArrayType：数组类型，表示元素为某种特定类型的数组。

11. MapType：映射类型，表示键值对的映射关系。

以上是Spark支持的基本数据类型，不同的数据类型适用于不同的场景和需求。

spark中 join 的几种类型，在物理执行层面有哪几种

在Spark中，join操作有以下几种类型：

1. Inner Join（内连接）：只返回两个数据集中键值匹配的记录。

2. Outer Join（外连接）：返回两个数据集中所有键值匹配的记录，同时也返回未匹配到的记录。外连接又分为左外连接、右外连接和全外连接。

3. Left Semi Join（左半连接）：只返回左侧数据集中键值匹配的记录。

4. Left Anti Join（左反连接）：只返回左侧数据集中没有键值匹配的记录。

在物理执行层面，Spark中的join操作主要有以下几种实现方式：

1. Shuffle Hash Join（哈希连接）：适合用于连接数据集大小相对较小的情况，需要将数据集中的键值对进行哈希分区，然后将分区数据集进行连接操作。

2. Broadcast Hash Join（广播连接）：适合用于连接数据集大小相对较小的情况，将小的数据集广播到所有的工作节点，然后对大的数据集进行连接操作。

3. Sort Merge Join（排序合并连接）：适合用于连接数据集大小相对较大的情况，需要将数据集进行排序，然后进行连接操作。