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Spark RDD与DataFrame的区别与联系

Spark RDD与DataFrame的区别与联系_第1张图片
区别：
RDD是分布式的java对象的集合，但是对象内部结构对于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，提供了详细的结构信息，相当于关系数据库中的一张表
联系
1.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、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才会运算
3.都会根据spark的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出
4、三者都有partition的概念
5.三者有许多共同的函数，如filter，排序等

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