Spark SQL和DataFrame
Spark SQL是Spark用來處理結構化數據的一個模塊,它提供了一個編程抽象叫做DataFrame並且作爲分佈式SQL查詢引擎的作用. 由於MapReduce這種模型執行效率較慢,所以Spark SQL應用而生,它是將Spark SQL轉換成RDD,然後提交到集羣執行,執行效率非常快. DataFrame:與RDD類似,DataFrame也是一個分佈式數據容器.然而DataFrame更像傳統數
相關文章
- 1. Spark-SQL DataFrame
- 2. Spark SQL和DataFrame指南[中]
- 3. Spark SQL和DataFrame的本質
- 4. Spark SQL學習——DataFrame和DataSet
- 5. Spark 系列（八）—— Spark SQL 之 DataFrame 和 Dataset
- 6. Spark 2.1 -- spark SQL , Dataframe 和DataSet 指南
- 7. 【spark-1.5.1】Spark SQL and DataFrame
- 8. 【Spark】四、Spark SQL and DataFrame
- 9. Spark sql DataFrame Datasets Guide
- 10. [Spark SQL] SparkSession、DataFrame 和 DataSet 練習
- 更多相關文章...
- • insert、update、delete和sql標籤 - MyBatis教程
- • MyBatis SqlSession和Mapper接口執行Sql - MyBatis教程
- • TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
- • IntelliJ IDEA 代碼格式化配置和快捷鍵
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Spark-SQL DataFrame
- 2. Spark SQL和DataFrame指南[中]
- 3. Spark SQL和DataFrame的本質
- 4. Spark SQL學習——DataFrame和DataSet
- 5. Spark 系列（八）—— Spark SQL 之 DataFrame 和 Dataset
- 6. Spark 2.1 -- spark SQL , Dataframe 和DataSet 指南
- 7. 【spark-1.5.1】Spark SQL and DataFrame
- 8. 【Spark】四、Spark SQL and DataFrame
- 9. Spark sql DataFrame Datasets Guide
- 10. [Spark SQL] SparkSession、DataFrame 和 DataSet 練習