Qu'est-ce que DataFrame dans Spark Scala ?
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Anonim

UNE Spark DataFrame est une collection distribuée de données organisée en colonnes nommées qui fournit des opérations pour filtrer, regrouper ou calculer des agrégats, et peut être utilisée avec Étincelle SQL. DataFrames peut être construit à partir de fichiers de données structurés, de RDD existants, de tables dans Hive ou de bases de données externes.

De même, vous pouvez demander, qu'est-ce qu'un DataFrame dans Scala ?

Une collection distribuée de données organisée en colonnes nommées. UNE Trame de données équivaut à une table relationnelle dans Spark SQL. Pour sélectionner une colonne dans le trame de données , utilisez la méthode apply dans Scala et col à Java.

quelle est l'utilisation de allumé dans Scala? ( allumé est utilisé dans Étincelle pour convertir une valeur littérale en une nouvelle colonne.) Puisque concat prend des colonnes comme arguments allumé doit être utilisé ici.

À côté de ci-dessus, quelle est la différence entre RDD et DataFrame dans Spark ?

Spark RDD API - Un RDD signifie Resilient Distributed Datasets. Il s'agit d'une collection d'enregistrements de partition en lecture seule. RDD est la structure de données fondamentale de Étincelle . DataFrame dans Spark permet aux développeurs d'imposer une structure sur une collection distribuée de données, permettant une abstraction de niveau supérieur.

Que fait avecColumn dans Spark ?

Spark avecColonne () fonction est utilisé pour renommer, modifier la valeur, convertir le type de données d'une colonne DataFrame existante et également pouvez être utilisé pour créer une nouvelle colonne, sur ce post, je volonté vous guide à travers les opérations de colonne DataFrame couramment utilisées avec Scala et Pyspark exemples.

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