¿Qué es DataFrame en Spark Scala?
¿Qué es DataFrame en Spark Scala?

Video: ¿Qué es DataFrame en Spark Scala?

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Video: Trabajando con Dataframes en Spark | | UPV 2024, Noviembre
Anonim

A Spark DataFrame es una colección distribuida de datos organizados en columnas con nombre que proporciona operaciones para filtrar, agrupar o calcular agregados, y se puede usar con Chispa - chispear SQL. DataFrames se puede construir a partir de archivos de datos estructurados, RDD existentes, tablas en Hive o bases de datos externas.

Del mismo modo, puede preguntar, ¿qué es un DataFrame en Scala?

Una colección distribuida de datos organizados en columnas con nombre. A Marco de datos es equivalente a una tabla relacional en Spark SQL. Para seleccionar una columna de la marco de datos , use el método de aplicación en Scala y col en Java.

¿Cuál es el uso de iluminado en Scala? ( iluminado es usó en Chispa - chispear para convertir un valor literal en una nueva columna). Dado que concat toma columnas como argumentos iluminado debe ser usó aquí.

Además de arriba, ¿cuál es la diferencia entre RDD y DataFrame en Spark?

Spark RDD API: una RDD son las siglas de Resilient Distributed Datasets. Es una colección de registros de partición de solo lectura. RDD es la estructura de datos fundamental de Chispa - chispear . DataFrame en Spark permite a los desarrolladores imponer una estructura a una colección distribuida de datos, lo que permite una abstracción de nivel superior.

¿Qué hace withColumn en Spark?

Chispa con Columna () función es utilizado para cambiar el nombre, cambiar el valor, convertir el tipo de datos de una columna DataFrame existente y también pueden ser utilizado para crear una nueva columna, en esta publicación, voluntad lo guiará a través de las operaciones de columna de DataFrame de uso común con Scala y ejemplos de Pyspark.

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