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2018-11-04 閱讀量: 912
Spark中RDD和DataFrame的差異

Spark目前使用的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是RDD和DataFrame。RDD是一個(gè)原創(chuàng)的概念，而DataFrame是后來(lái)引入的。RDD相對(duì)靈活。你可以在RDD結(jié)構(gòu)上運(yùn)行許多類(lèi)型的轉(zhuǎn)換與計(jì)算。然而，因?yàn)樗`活了，所以很難對(duì)其執(zhí)行進(jìn)行優(yōu)化。另一方面，DataFrame有一定的固定結(jié)構(gòu)，能利用它來(lái)優(yōu)化DataFrame數(shù)據(jù)集上的執(zhí)行。但是，它不具備RDD的優(yōu)點(diǎn)，主要是沒(méi)有RDD的靈活性。RDD與DataFrame的主要區(qū)別如下表所示：

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