]Spark引入DataFrame， 它可以提供high-level functions让Spark更好的处理结构数据的计算。...为了解决这个问题，Spark采用新的Dataset API (DataFrame API的类型扩展)。...Dataset API扩展DataFrame API支持静态类型和运行已经存在的Scala或Java语言的用户自定义函数。...对比传统的RDD API，Dataset API提供更好的内存管理，特别是在长任务中有更好的性能提升 ?...的WordCount import org.apache.spark.sql.functions._ val ds = sqlContext.read.text("hdfs://node-1.sxt.cn
DataFrame提供了一整套的Data Source API。 （2）Dataset 由于DataFrame的数据类型统一是Row，所以DataFrame也是有缺点的。...dataframe.filter("salary>1000").show() Row不能直接操作domain对象 函数风格编程，没有面向对象风格的API 所以，Spark SQL引入了Dataset，扩展了...我们知道Spark SQL提供了两种方式操作数据： SQL查询 DataFrame和Dataset API 既然Spark SQL提供了SQL访问方式，那为什么还需要DataFrame和Dataset的...此外，Dataset可以更快扑捉错误，因为SQL是运行时捕获异常，而Dataset是编译时检查错误。...创建DataFrame或Dataset Spark SQL支持多种数据源 在DataFrame或Dataset之上进行转换和Action Spark SQL提供了多钟转换和Action函数 返回结果
在 Spark 2.0 后，为了方便开发者，Spark 将 DataFrame 和 Dataset 的 API 融合到一起，提供了结构化的 API(Structured API)，即用户可以通过一套标准的...的查询语句，则直到运行时你才会发现有语法错误，而如果你用的是 DataFrame 和 Dataset，则在编译时就可以发现错误 (这节省了开发时间和整体代价)。...而 Dataset 的 API 都是用 Lambda 函数和 JVM 类型对象表示的，所有不匹配的类型参数在编译时就会被发现。 以上这些最终都被解释成关于类型安全图谱，对应开发中的语法和分析错误。...上面的描述可能并没有那么直观，下面的给出一个 IDEA 中代码编译的示例： 这里一个可能的疑惑是 DataFrame 明明是有确定的 Scheme 结构 (即列名、列字段类型都是已知的)，但是为什么还是无法对列名进行推断和错误判断...四、Spark SQL的运行原理 DataFrame、DataSet 和 Spark SQL 的实际执行流程都是相同的： 进行 DataFrame/Dataset/SQL 编程； 如果是有效的代码，即代码没有编译错误
RDD，作为Spark的核心数据抽象，是Spark当中不可或缺的存在，而在SparkSQL中，Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。...首先从版本的产生上来看： RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果...不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的Spark版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。...DataFrame不是类型安全的（只有编译后才能知道类型错误），API也不是面向对象风格的。...Dataset： ①DataSet集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及Spark SQL优化的执行引擎。
，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。...和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型； 三者可以相互转化 3.2.2 区别 RDD与DataFrame/DataSet的区别 RDD： 用于Spark1.X各模块的API（SparkContext...DataSet是类型安全的。 3.2.3 Sql、dataframe、DataSet的类型安全 如果使用Spark SQL的查询语句，要直到运行时你才会发现有语法错误（这样做代价很大）。...但如果此时，使用了一个不存在字段的名字，则只能到运行时才能发现错误； 如果用的是DataSet[Person]，所有不匹配的类型参数都可以在编译时发现； 3.2.4 什么时候使用DataFrame或DataSet...，想要有类型的 JVM 对象，用上 Catalyst 优化，并得益于 Tungsten 生成的高效代码，那就使用 Dataset； 如果你想在不同的 Spark 库之间使用一致和简化的 API，那就使用
与基本的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 的抽象数据类型为 Spark 提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息. ...在内部, Spark SQL 使用这些额外的信息去做一些额外的优化. 有多种方式与 Spark SQL 进行交互, 比如: SQL 和 Dataset API....当计算结果的时候, 使用的是相同的执行引擎, 不依赖你正在使用哪种 API 或者语言. ...如果我们能将filter下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。 而Spark SQL的查询优化器正是这样做的。...，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。
1.0开始，一直到Spark 2.0，建立在RDD之上的一种新的数据结构DataFrame/Dataset发展而来，更好的实现数据处理分析。...基于DSL编程 使用SparkSession加载文本数据，封装到Dataset/DataFrame中，调用API函数处理分析数据（类似RDD中API函数，如flatMap、map、filter等），编程步骤...： 第一步、构建SparkSession实例对象，设置应用名称和运行本地模式； 第二步、读取HDFS上文本文件数据； 第三步、使用DSL（Dataset API），类似RDD API处理分析数据；...执行获取结果； 第四步、控制台打印结果数据和关闭SparkSession； 具体演示代码如下： package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext...图如下： 从上述的案例可以发现将数据封装到Dataset/DataFrame中，进行处理分析，更加方便简洁，这就是Spark框架中针对结构化数据处理模：Spark SQL模块。
作者 ：“大数据小禅” 文章简介：本篇文章属于Spark系列文章，专栏将会记录从spark基础到进阶的内容 内容涉及到Spark的入门集群搭建，核心组件，RDD，算子的使用，底层原理，SparkCore...，SparkSQL，SparkStreaming等，Spark专栏地址.欢迎小伙伴们订阅 常用算子合集 Spark中的算子概述 转换算子与行动算子的区别于联系 常见的转换算子汇总 map算子 flatMap...RDD 上创建一个新的 RDD，这也使得RDD之间存在了血缘关系与联系 2.Action(动作算子) 执行各个分区的计算任务, 结果返回到 Driver 中 特点 1.Spark 中所有的 Transformations...行动算子是spark中的另一种操作，它们用于从一个RDD中收集数据，或者从一个RDD中计算结果，如collect、reduce、count等。...它可以在RDD、DataFrame和Dataset之间使用， 其中RDD和DataFrame可以使用join算子连接，而Dataset则可以使用joinWith算子连接。
这样子做，我们只需要记录它是通过哪个RDD进行哪些操作得到的，而不用立刻去具体存储计算出的数据本身，有助于提升Spark的计算效率，并且使得错误恢复更加容易。...，最后输出结果。...SparkSQL架构 SparkSQL提供了类似于SQL的操作接口，允许数据仓库、命令行、应用程序直接获取数据，提供两个API：DataFrame API和DataSet API，Python、Java...，DataSet提供了详细的结构信息和每列的数据类型，这可以让SparkSQL知道数据集中包含了哪些列，这样子的结构让DataSet API的执行效率更高。...下面给出了RDD、DataFrame和DataSet的对比： ?
什么是Spark SQL？ Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 ?...从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。 ? 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。...因为join是一个代价较大的操作，也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter下推到 join下方，先对DataFrame进行过滤，再join过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。...1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。
作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！...本篇博客，我们就来扒一扒关于Flink的DataSet API的开发。 ?...，看到一共生成了12个文件，其中有的是空文件，有的则保存着对应的结果数据。...Flink作为一款流式计算框架，它可用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时的处理些实时数据流，实时的产生数据流结果，只要数据源源不断的过来，Flink 就能够一直计算下去...下一篇博客，我们将学习Flink中的 Transformation 转换算子，敬请期待|ू･ω･` ) 如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正?
从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...比如可以有Dataset[Car]，Dataset[Person]. 7）DataFrame只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个...String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。
Spark SQL 架构 Core：负责处理数据的输入/输出，从不同的数据源获取数据（如 RDD,HDFS,Parquet 文件和 JSON 文件等），然后将查询结果输出成 Data Frame。...▲ 执行物理计划，返回结果数据 经过上述的一整个流程，就完成了从用户编写的 SQL 语句（或 DataFrame/Dataset），到 Spark 内部 RDD 的具体操作逻辑的转化。...DataSet 的优势： 针对 RDD、DataFrame 与 DataSet 三者编程比较来说，DataSet API 无论语法错误和分析错误在编译时都能发现，而 RDD 和 DataFrame 有时需要在运行时才能发现...DataSet 的相关 API 来编写 Spark 程序。...但是随着 DataSet 和 DataFrame 的 API 逐渐成为标准的 API，就需要为他们建立接入点。
如上图所示，Spark SQL提供类似于SQL的操作接口，允许数据仓库应用程序直接获取数据，允许使用者通过命令行 操作来交互地查询数据，还提供两个API：DataFrame API和DataSet API...DataSet API DataSet也是不可变分布式的数据单元，它既有与RDD类似的各种转换和动作函 数定义，而且还享受Spark SQL优化过的执行引擎，使得数据搜索效率更高。...RDD API、DataFrame API、DataSet API对比 image.png 在性能方面，DataFrame和DataSet的性能要比RDD更好。...Spark程序运行时，Spark SQL中的查询优化器会对语句进行分析，并生成优化过的RDD在底层执行。 对于错误检测而言，RDD和DataSet都是类型安全的，而DataFrame并不是类型安全的。...这是因为它不存储每一列的信息如名字 和类型。 Spark Streaming 无论是DataFrame API还是DataSet API，都是基于批处理模式对静态数据进行处理的。
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？...首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后...，都会给出相同的结果。...不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的 Spark 版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的 API 接口。 一....DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持 import spark.implicits._ DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型
RDD、DataFrame、DataSet ? 在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？...首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后...，都会给出相同的结果。...不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的Spark版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。 5.1 三者的共性 1....RDD、DataFrame、Dataset 全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利。 2.
1.简单查询： [[one()]] // 根据查询结果返回查询的第一条记录。 [[all()]] // 根据查询结果返回所有记录。...[[column()]] // 返回查询结果中的第一列的值。 [[exists()]] // 返回一个值，该值指示查询结果是否有数据。...，如果返回值为空，则执行成功，不为空，则表示有错误，则可以将错误进行打印处理。...API事务，常用于API调用的时候，当然AJAXBTN也能用。...，如果返回值为空，则执行成功，不为空，则表示有错误，则可以将错误进行打印处理。
作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！...从官网上已经给出的申明来看，Kafka的版本需要0.10.0或更高版本 Creating a Kafka Source for Streaming Queries // Subscribe to 1 topic...hive flink 接着我们可以看到， StructuredStreaming获取到kafka中生产的数据，并做了一个简单的wordcount并在控制台输出结果 ?...中，但是比较遗憾Structured Streaming API不支持外部数据库作为接收器 如果将来加入支持的话，它的API将会非常的简单比如： format(“jdbc”).option...可以发现StructuredStreaming将从Kafka中生产的数据做了处理之后，将计算结果写入到了MySQL中。
---- SparkSQL数据抽象 DataFrame 引入 就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。...为了解决这一矛盾，Spark SQL 1.3.0在原有SchemaRDD的基础上提供了与R和Pandas风格类似的DataFrame API。...针对RDD、DataFrame与Dataset三者编程比较来说，Dataset API无论语法错误和分析错误在编译时都能发现，然而RDD和DataFrame有的需要在运行时才能发现。...总结： Dataset是在Spark1.6中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...Dataset： Dataset是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。
---- RDD、DF、DS相关操作 SparkSQL初体验 Spark 2.0开始，SparkSQL应用程序入口为SparkSession，加载不同数据源的数据，封装到DataFrame/Dataset...对于DataFrame API的用户来说，Spark常见的混乱源头来自于使用哪个“context”。...sc.textFile("data/input/person.txt") //3.切割 //val value: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))//错误的...sc.textFile("data/input/person.txt") //3.切割 //val value: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))//错误的...sc.textFile("data/input/person.txt") //3.切割 //val value: RDD[String] = lines.flatMap(_.split(" "))//错误的
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