Spark入门:DataFrame与RDD的区别

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DataFrame的推出,让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,不仅比原有的RDD转化方式更加简单易用,而且获得了更高的计算性能。Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化,并且支持SQL查询。

dataframe-rdd
图 DataFrame与RDD的区别
从上面的图中可以看出DataFrame和RDD的区别。RDD是分布式的 Java对象的集合,比如,RDD[Person]是以Person为类型参数,但是,Person类的内部结构对于RDD而言却是不可知的。DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,也就是分布式的Row对象的集合(每个Row对象代表一行记录),提供了详细的结构信息,也就是我们经常说的模式(schema),Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列、每列的名称和类型。
和RDD一样,DataFrame的各种变换操作也采用惰性机制,只是记录了各种转换的逻辑转换路线图(是一个DAG图),不会发生真正的计算,这个DAG图相当于一个逻辑查询计划,最终,会被翻译成物理查询计划,生成RDD DAG,按照之前介绍的RDD DAG的执行方式去完成最终的计算得到结果。

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