Spark面试整理-讨论DataFrame和DataSet的区别

在Apache Spark中,DataFrame和Dataset是两种核心的数据结构,它们用于处理结构化数据。尽管它们有很多相似之处,但也存在一些关键的区别。理解这些区别有助于在不同的应用场景中做出适当的选择。

DataFrame

  • 定义:DataFrame是一个分布式的数据集合,类似于关系数据库中的表格。它由行和命名列组成,每列都有一个特定的数据类型。
  • 类型安全:DataFrame不是类型安全的。这意味着在编译时不会检查数据的类型,错误(如访问不存在的列或错误的数据类型)只能在运行时被发现。
  • 优化:DataFrame的操作会被Spark SQL的Catalyst查询优化器优化,提供高效的执行计划。

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