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Spark 2.0 Dataset vs DataFrame

Spark 2.0 Dataset vs DataFrame

Spark 2.0 Dataset vs DataFrame從spark 2.0.1開始我有一些問題。我閱讀了很多文檔,但到目前為止找不到足夠的答案:有什么區(qū)別df.select("foo")df.select($"foo")我能正確理解嗎myDataSet.map(foo.someVal)是類型安全的,不會轉(zhuǎn)換為RDD但保留在DataSet表示/沒有額外的開銷(2.0.0的性能明智)所有其他命令,例如select,..只是語法糖。它們不是類型安全的,可以使用地圖代替。如果df.select("foo")沒有地圖聲明,我怎么能輸入?為什么我應該使用UDF / UADF而不是地圖(假設(shè)地圖保留在數(shù)據(jù)集表示中)?
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TA貢獻1812條經(jīng)驗 獲得超5個贊

Spark Dataset比Spark更強大Dataframe。小例子-你只能創(chuàng)建Dataframe的Row,Tuple或任何原始數(shù)據(jù)類型,但Dataset給你力量去創(chuàng)造Dataset任何非原始類型的了。即你可以從字面上創(chuàng)建Dataset對象類型。


例如:


case class Employee(id:Int,name:String)


Dataset[Employee]   // is valid

Dataframe[Employee] // is invalid


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反對 回復 2019-07-25
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