【spark面试题】RDD和DataFrame以及DataSet有什么异同

RDD(Resilient Distributed Dataset):

  • 概念:可理解为分布式的列表。它的每个元素代表数据的一行,具有支持泛型这一显著特点。这种泛型支持让开发人员能够处理各种类型的数据,具有很强的灵活性。例如,在处理包含不同类型数据(如整数、字符串、自定义对象等)的数据集时,可以方便地在 RDD 中进行操作。

DataFrame:

  • 概念:它是一种分布式表,由数据和 Schema(模式)组成。
  • 特点:不支持泛型,其每行固定为 Row 类型。不过,它通过明确的模式定义,提供了更规范的数据处理方式。比如在数据查询、过滤和聚合操作中,可以利用列名和预定义的模式进行高效处理,这在处理大规模结构化数据时非常有用。

DataSet:

  • 概念:同样是分布式表,也由数据和 Schema 构成。
  • 特点:支持泛型,这一点和 RDD 类似,在保证数据类型安全的同时,兼具灵活性。开发人员可以更清晰地指定数据类型,在代码开发过程中能够减少类型相关的错误,并且在处理数据时,能更好地利用编译时的类型检查。而且在性能方面也表现出色,适用于大规模数据处理场景,比如在处理海量的用户信息数据时,可以更方便地处理不同类型的用户属性数据。
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