一.SparkSQL发展: Shark是一个为spark设计的大规模数据仓库系统,它与Hive兼容      Shark建立在Hive的代码基础上,并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来(by swapping out the physical execution engine part of Hive).这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询,但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码基线使得Shark很难优化和维护.随着我们遇到了性能优化的上限,以及集成SQL的一些复杂的分

spark中RDD.DataFrame.DataSet都是spark的数据集合抽象,RDD针对的是一个个对象,但是DF与DS中针对的是一个个Row 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开销 DataFrameDataFrame引入了schema和off-hea

转载自:http://blog.csdn.net/wo334499/article/details/51689549 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   import org.apache.spark.sql.SQLContext import o

What’s New, What’s Changed and How to get Started. Are you ready for Apache Spark 2.0? If you are just getting started with Apache Spark, the 2.0 release is the one to start with as the APIs have just gone through a major overhaul to improve ease-of-

RDD.DataFrame.DataSet的区别和联系 共性: 1)都是spark中得弹性分布式数据集,轻量级 2)都是惰性机制,延迟计算 3)根据内存情况,自动缓存,加快计算速度 4)都有partition分区概念 5)众多相同得算子:map flatmap 等等 区别: 1)RDD不支持SQL 2)DF每一行都是Row类型,不能直接访问字段,必须解析才行 3)DS每一行是什么类型是不一定的,在自定义了case class之后可以很自由的获 得每一行的信息 4)DataFrame与Datase

总结: 1.RDD是一个Java对象的集合.RDD的优点是更面向对象,代码更容易理解.但在需要在集群中传输数据时需要为每个对象保留数据及结构信息,这会导致数据的冗余,同时这会导致大量的GC. 2.DataFrame是在1.3引入的,它包含数据与schema2部分信息,其中数据就是真正的数据,而不是一个java对象.它不容易理解,同时对java支持不好,还有一个缺点是非强类型,这会导致部分错误在运行时才会发现.优点是数据不需要加载到一个java对象,减少GC,大大优化了数据在集群间传播与本地序列化

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   转载请标明出处:小帆的帆的专栏 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   import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数

在spark中,RDD.DataFrame.Dataset是最常用的数据类型,本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势 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 2.三者都有惰性机制,在进行创建.转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action如foreach时,三者才会开始遍历运算,计算情况下,如果代码里面有创建.转换,但是后面没有在Action中使用对应的结果,在执行时会被直接跳过,如 va

目录 Part I. Gentle Overview of Big Data and Spark Overview 1.基本架构 2.基本概念 3.例子(可跳过) Spark工具箱 1.Datasets: Type-Safe Structured APIs 2.Structured Streaming 3.Machine Learning and Advanced Analytics 4.Lower-Level APIs Part II. Structured APIs-DataFrames,

sqlServer   DataReader与DataSet的区别 从以下这几个方面比较: 1.与数据库连接: DataReader:面向连接,只读,只进,只能向前读,读完数据就断开连接: DataSet:非面向连接,把数据加载到sql缓存池中,然后断开连接: 2.处理数据速度: DataReader:速度快: DataSet:速度慢: 3.更新数据库: DataReader:更新后,没有办法还原到原来的数据库: DataSet:更新后,可以还原回原来的数据库: 4.支持分页排序: DataRe

欢迎访问我的个人博客:http://www.xiaolongwu.cn 前言 首先这两个都与透明度有关,那么他们之间有什么具体的区别呢?在实际工作中我们需要注意什么呢?请您接着往下看 语法 1. rgba 首先它是一个属性值,语法为rgba(r,g,b,a) r为红色值, 正整数 | 百分数 g为绿色值,正整数 | 百分数 b为蓝色值,正整数 | 百分数 a为alpha(透明度),值为0 ~ 1之间的小数, 0.0 (完全透明)到 1.0(完全不透明) 上面的正整数为十进制0 ~ 255之间的任

[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子 from pyspark.sql.types import * schema = StructType( [ StructField("age",IntegerType(),True), StructField("name",StringType(),True), StructField("pcode",StringType(),True)

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(lambda row: (row.pcode,row.name)) peopleRDD.take(5) Out[5]: [(u'94304', u'Alice'),(u'94304', u'

理解%r和%s的区别 %r会重现所表达的对象,%s会将所有转成字符串 eg1: print('i am %s years old' % 22) print('i am %r years old' % 22) >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> i am 22 years old i am 22 years old eg2: t = 'i am %d

一.先来看看ArrayList与LinkedList 在JDK中所在的位置 从图中可以看出,ArrayList与LinkedList都是List接口的实现类,因此都实现了List的所有未实现的方法,只是实现的方式有所不同,(编程思想: 从中可以看出面向接口的好处, 对于不同的需求就有不同的实现!),而List接口继承了Collection接口,Collection接口又继承了Iterable接口,因此可以看出List同时拥有了Collection与Iterable接口的特性. 二.认识和理解Ar

sqlServer   DataReader与DataSet的区别 从以下这几个方面比较: 1.与数据库连接: DataReader:面向连接,只读,只进,只能向前读,读完数据就断开连接: DataSet:非面向连接,把数据加载到sql缓存池中,然后断开连接: 2.处理数据速度: DataReader:速度快: DataSet:速度慢: 3.更新数据库: DataReader:更新后,没有办法还原到原来的数据库: DataSet:更新后,可以还原回原来的数据库: 4.支持分页排序: DataRe

IL角度理解for 与foreach的区别--迭代器模式 目录 IL角度理解for 与foreach的区别--迭代器模式 1 最常用的设计模式 1.1 背景 1.2 摘要 2 遍历元素 3 删除元素 3.1 for删除例子 3.2 foreach删除例子 4 修改元素 4.1 for修改 4.2 foreach修改 5 修改元素属性 6 什么场景下用foreach 7 小结 1 最常用的设计模式 1.1 背景 如果问你最常用的设计模式是哪种?你可能会说单例模式,工厂模式.但根据我在项目里的经验,

弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset,RDD) RDD是Spark一开始就提供的主要API,从根本上来说,一个RDD就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合,在集群中跨节点分布,可以通过若干提供了转换和处理的底层API进行并行处理.每个RDD都被分为多个分区,这些分区运行在集群不同的节点上. RDD支持两种类型的操作,转化操作(transform)和行动操作(action).转化操作会有一个RDD生成一个新的RDD,行动操作则要计算出来一个结果.spark

首先我们来了解一些Spark的优势:1.每一个作业独立调度,可以把所有的作业做一个图进行调度,各个作业之间相互依赖,在调度过程中一起调度,速度快.2.所有过程都基于内存,所以通常也将Spark称作是基于内存的迭代式运算框架.3.spark提供了更丰富的算子,让操作更方便.4.更容易的API:支持Python,Scala和Java其实spark里面也可以实现Mapreduce,但是这里它并不是算法,只是提供了map阶段和reduce阶段,但是在两个阶段提供了很多算法.如Map阶段的map, fla

一.spark 分区 partition的理解: spark中是以vcore级别调度task的. 如果读取的是hdfs,那么有多少个block,就有多少个partition 举例来说:sparksql 要读表T, 如果表T有1w个小文件,那么就有1w个partition 这时候读取效率会较低.假设设置资源为 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors 5. 步骤是拿出1-10号10个小文件(也就是10个partition) 分别