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dataset 的搜索结果
RDD
优点: 编译时类型安全
编译时就能检查出类型错误 面向对象的编程风格
直接通过类名点的方式来操作数据
缺点: 序列化和反序列化的性能开销
无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化. GC的性能开销
频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC DataFrame
DataFrame引入了schema和off-heap ...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=508&cid=9日期:2018-4-26 20:56:12
Spark的Dataset操作(四)-其他单表操作
还有些杂七杂八的小用法没有提到,比如添加列,删除列,NA值处理之类的,就在这里大概列一下吧。
数据集还是之前的那个吧:
scala> val df = spark.createDataset(Seq( ("aaa",1,2),("bbb",3,4),("ccc",3,5),("bbb",4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [key1: string,...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=354&cid=9日期:2017-9-29 21:39:11
Spark的Dataset操作(三)-分组,聚合,排序
上一篇就说了下次主题是分组聚合。内容还挺多的,时间紧,任务重,就不瞎BB了。
数据还是用上一篇里造的那个dataset:
scala> val df = spark.createDataset(Seq( ("aaa",1,2),("bbb",3,4),("ccc",3,5),("bbb",4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [key1: string, ke...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=353&cid=9日期:2017-9-29 21:37:37
Spark的Dataset操作(二)-过滤的filter和where
话说第一集发完也没看,格式乱成那样子,太可怕了。要不是有好心人评论了下,我还不知道,囧。这次换个Markdown编辑器接着来吧。
上一篇说的是Select的用法,这次说说Where部分。Where部分可以用filter函数和where函数。这俩函数的用法是一样的,官网文档里都说where是filter的别名。
数据还是用上一篇里造的那...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=352&cid=9日期:2017-9-29 21:36:27
环境说明:
用的版本是Spark 2.1,Dataset操作很丰富,join的支持也蛮好的,比原来用的spark 1.4好用多了。
嗯,Dataset操作,我觉得最重要的是把Column类的用法弄清楚。毕竟,后面的Dataset操作都是在操作列。最好的资料自然是官方文档,Spark的API文档还是挺详细的,而且还细分了Java/Scala/Python。
来个例子边看边说:
scala> val df = spark.cr...
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=351&cid=9日期:2017-9-29 21:34:45
最令开发者们高兴的事莫过于有一组 API,可以大大提高开发者们的工作效率,容易使用、非常直观并且富有表现力。Apache Spark 广受开发者们欢迎的一个重要原因也在于它那些非常容易使用的 API,可以方便地通过多种语言,如 Scala、Java、Python 和 R 等来操作大数据集。
http://bigdatastudy.net/show.aspx?id=284&cid=9日期:2017-9-23 13:11:20
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