2018-11-04
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Spark中RDD和DataFrame的差异
Spark目前使用的主要数据结构是RDD和DataFrame。RDD是一个原创的概念，而DataFrame是后来引入的。RDD相对灵活。你可以在RDD结构上运行许多类型的转换与计算。然而，因为它太灵活了，所以很难对其执行进行优化。另一方面，DataFrame有一定的固定结构，能利用它来优化DataFrame数据集上的执行。但是，它不具备RDD的优点，主要是没有RDD的灵活性。RDD与DataFrame的主要区别如下表所示：
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