DataFrame、DataSet与RDD有什么不同

DataFrame、DataSet和RDD都是Apache Spark中的数据结构，但它们之间有一些区别。

1. RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中的基本数据结构，是一个不可变的分布式数据集合，可以在内存中缓存。RDD的特点是强调数据安全和容错性，提供了类似于MapReduce的转换和操作接口，并且可以在不同节点之间自动进行分区和并行计算。

2. DataFrame是一种分布式的数据表格，可以被看做是由许多行组成的一个分布式数据集合。DataFrame具有丰富的数据操作和转换接口，可以方便地进行数据清洗、筛选、聚合等操作。DataFrame的优点是可以通过SQL和DataFrame API两种方式进行操作，而且可以利用Spark SQL的优化器自动将DataFrame转换为物理执行计划。

3. DataSet是Spark 1.6版本引入的新API，是对RDD和DataFrame的进一步封装和扩展。DataSet提供了强类型的API，可以在编译期间进行类型检查，并且支持Spark SQL的优化器进行查询优化。DataSet既可以像RDD一样进行函数式编程，也可以像DataFrame一样进行SQL查询。

总的来说，RDD是Spark中最基本的数据结构，而DataFrame和DataSet则是对RDD的进一步封装和扩展，提供了更高层次的API和更好的性能优化。其中，DataFrame和DataSet都比RDD更适合进行数据分析和处理。

相关问题

RDD DataFrame和DataSet有什么区别？、

RDD、DataFrame和DataSet都是Spark中常用的数据结构，它们之间的主要区别如下：

1. RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark最基础的分布式数据集，它是一个不可变的分布式对象集合，可以在不同节点上进行并行处理。RDD的主要优点是灵活性和可靠性，但是性能相对较低。

2. DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，具有类似于关系型数据库的结构，支持类SQL的高级查询和优化，使用起来比RDD更加方便。DataFrame主要优点是性能较高，支持大规模数据处理，但是灵活性相对较差，需要遵循一定的数据格式和结构。

3. DataSet是Spark 1.6版本引入的新的数据结构，它是DataFrame的类型安全版本，具有强类型的特性，支持编译时类型检查和代码自动补全等功能。DataSet的主要优点是类型安全、高性能和可读性，但是相对于DataFrame，需要更多的代码来实现相同的功能。

总的来说，RDD是Spark最基础的数据结构，DataFrame是一种更加高级的数据结构，DataSet是一种更加类型安全的数据结构。在实际应用中，应根据具体需求和场景选择不同的数据结构。

rdd dataframe dataset区别

RDD，DataFrame 和 Dataset 是 Apache Spark 中三种不同的数据抽象。

RDD（Resilient Distributed Datasets）是 Spark 最基本的数据抽象，它是不可变、分布式的数据集合。RDD 具有很高的扩展性，但是 API 相对复杂，不利于开发。

DataFrame 基于 RDD 实现，但是提供了更高级的 API。DataFrame 具有列式存储的数据模型，可以通过 SQL 进行操作，它是面向结构化数据处理的。

Dataset 是 DataFrame 的升级版，它是在 DataFrame 的基础上添加了类型信息。Dataset 的 API 更加友好，支持面向对象编程，可以使用函数式编程的特性。

总的来说，在 Spark 中，RDD 是最基本的数据抽象，DataFrame 是面向结构化数据的高级 API，Dataset 则是一种更高级的、面向对象的数据抽象。