「大数据高频面试」Spark框架里RDD、DataFrame有什么区别?
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发布时间：2024-09-07 04:40
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时间：2024-12-05 17:20
在Spark面试中，经常被询问RDD和DataFrame的区别，下面将详细介绍它们的概念、特性以及转换关系。
RDD与DataFrame的概述
Spark中最常用的数据类型是RDD和DataFrame。RDD是Resilient Distributed Datasets的缩写，提供了一种受限的共享内存模型，而DataFrame则是分布式数据集，类似于关系型数据库中的表，具有结构化和优化的特性。
RDD特性
RDD是只读、分区的集合，主要通过转换操作创建。其优点包括容错性强、内存运行、弹性计算和分布式计算能力，但缺乏对数据结构的严格控制。RDD支持多种数据源，并且API支持多种编程语言。
DataFrame特性
DataFrame支持处理大规模结构化数据，提供了更高级别的抽象，支持多种数据格式和存储系统。它通过Catalyst优化器进行代码生成，与主流大数据工具无缝集成，API支持Python、Java、Scala和R。
两者区别
RDD灵活性高，但元素内部结构不透明，DataFrame则是分布式表，有预定义的schema。DataFrame更便于SQL操作，但不支持编译时类型安全，且一旦转换为DataFrame，无法改变数据结构。
转换与优劣
DataFrame优于RDD，因为它提供了内存管理和优化的执行计划，如自定义内存管理避免了GC开销和序列化成本，以及优化执行计划提高了查询性能。
转换示例
RDD[Row]转DF: 通过定义RDD[Row]并调用`spark.createDataFrame(row_rdd)`。
RDD[元组或列表] + 自定义Schema: 将元素转换为元组，自定义schema后用`Spark.createDataFrame(rdd, schema)`。
RDD[集合] + toDF: 将每行转换为元组或列表，并使用`toDF(指定列名)`。
总的来说，DataFrame API提升了Spark的性能和易用性，尤其适合对执行计划有深入理解的开发人员。
