Spark中RDD和Dataframe有什么区别

【问题标题】：What is difference between RDD and Dataframe in SparkSpark中RDD和Dataframe有什么区别
【发布时间】：2020-01-21 16:17:45
【问题描述】：

是否必须创建 RDD 来执行操作，我们可以开始使用数据帧。 RDD 比 Dataframe 有什么优势吗
我们可以在 spark 上运行 Pandas、numpy 数据框功能吗？对于 numpy 的 np.where 和像 df.groupby[''].agg() 的 pandas

【问题讨论】：

【解决方案1】：

对于结构化数据，您无需使用 RDD。您可以将 Dataframe 或 Dataset 用于 Scala 和 Java。对于 Python，您需要使用 Dataframe。 Please see official guide.

对于非结构化数据，您仍然需要使用 RDD。

Dataframe 通常提供最快的性能（根据 Mathei 的书）。

dataframe 语法（使用 Spark SQL）可以支持几乎所有类似 SQL 的函数。您也可以使用 Pandas，please see Pandas guide。

Project Koala 支持在 Spark 上使用 panda 的语法。我更喜欢使用它而不是 Pandas。 Here is the Koala guide.

【讨论】：