Ի՞նչ է DataFrame-ը spark Scala-ում:
Ի՞նչ է DataFrame-ը spark Scala-ում:

Video: Ի՞նչ է DataFrame-ը spark Scala-ում:

Video: Ի՞նչ է DataFrame-ը spark Scala-ում:
Video: Data Science with Python! Analyzing File Types from Avro to Stata 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Ա Spark DataFrame տվյալների բաշխված հավաքածու է, որը կազմակերպված է անվանված սյունակներում, որն ապահովում է ագրեգատների զտման, խմբավորման կամ հաշվարկման գործողություններ և կարող է օգտագործվել Կայծ SQL. Տվյալների շրջանակներ կարող է կառուցվել կառուցվածքային տվյալների ֆայլերից, առկա RDD-ներից, Hive-ի աղյուսակներից կամ արտաքին տվյալների բազաներից:

Նմանապես, դուք կարող եք հարցնել, թե ինչ է DataFrame-ը Scala-ում:

Անվանված սյունակներում կազմակերպված տվյալների բաշխված հավաքածու: Ա DataFrame համարժեք է Spark SQL-ի հարաբերական աղյուսակին: Սյունակ ընտրելու համար տվյալների շրջանակ , օգտագործեք կիրառելու մեթոդը Սկալա և col Java-ում:

ի՞նչ օգուտ ունի լուսավորությունը Scala-ում: ( վառված է օգտագործված մեջ Կայծ բառացի արժեքը նոր սյունակի վերածելու համար։) Քանի որ concat-ը սյունակներն ընդունում է որպես արգումենտ վառված պետք է լինի օգտագործված այստեղ.

Բացի վերևից, ո՞րն է տարբերությունը RDD-ի և DataFrame-ի միջև կայծում:

Spark RDD API-ներ – Ան RDD նշանակում է ճկուն բաշխված տվյալների հավաքածուներ: Դա գրառումների միայն կարդալու միջնորմային հավաքածու է: RDD -ի տվյալների հիմնարար կառուցվածքն է Կայծ . DataFrame-ը Spark-ում թույլ է տալիս մշակողներին կառուցվածք պարտադրել տվյալների բաշխված հավաքածուի վրա՝ թույլ տալով ավելի բարձր մակարդակի աբստրակցիա:

Ի՞նչ է անում withColumn-ը Spark-ում:

Spark withColumn () ֆունկցիա է օգտագործվում է վերանվանելու, արժեքը փոխելու, գոյություն ունեցող DataFrame սյունակի տվյալների տեսակը փոխարկելու և նաև կարող է օգտագործել նոր սյունակ ստեղծելու համար, այս գրառման վրա՝ I կամք կուղեկցի ձեզ սովորաբար օգտագործվող DataFrame սյունակի գործողությունների միջոցով Սկալա և Pyspark-ի օրինակներ:

Խորհուրդ ենք տալիս: