PySpark 大规模数据处理与机器学习:DataFrame 与 RDD 的性能对比 大家好!今天我们来深入探讨 PySpark 在大规模数据处理和机器学习中的应用,重点对比 DataFrame 和 RDD 两种核心数据结构的性能差异。我们将从数据结构本身、操作方式、优化机制以及实际应用场景等方面进行分析,并通过代码示例来展示它们各自的优势与劣势。 一、 RDD (Resilient Distributed Dataset): Spark 的基石 RDD 是 Spark 最早引入的数据抽象,代表一个不可变的、可分区的数据集,可以并行地在集群中的不同节点上进行计算。 核心特性: 不可变性: RDD 创建后不能被修改,只能通过转换操作生成新的 RDD。 分布式: RDD 可以被划分成多个分区,每个分区可以存储在集群的不同节点上。 容错性: RDD 可以通过 lineage (血统) 信息来重建丢失的分区,保证容错性。lineage 记录了 RDD 是如何从其他 RDD 转换而来的。 惰性求值: RDD 的转换操作不会立即执行,只有在执行 action 操作时才会触发计算。 操作类型: 转换 …
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