Spark机器学习实战第3章：机器学习的三个分布式数据结构，译者与你一起学习
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深海永恒`的痛
2025-03-30 00:31:15
Spark机器学习中涉及的三个分布式数据结构为：RDD、DataFrame、Dataset。
RDD：
- 定义：RDD是Spark中最基础的数据处理模型，提供了对数据进行低层次控制和函数式编程的能力。
- 特性：通过将非RDD数据拆分成多个分区，并分布于大量节点上，实现并行操作。具备容错和血统特性，支持Spark框架中的并行操作。
- 操作：包括创建RDD、转换操作和动作操作。
DataFrame：
- 定义：DataFrame是一种使用SQL接口处理数据的API，使得Spark能够实现数据可视化。
- 特性：将数据组织为列的形式，提供了SQL进行数据处理的便利。
- 适用人群：特别适合熟悉R或Python的用户，以及需要进行复杂数据查询和处理的场景。
Dataset：
- 定义：Dataset是一个不可变的对象集合，允许使用类似于RDD的转换运算符进行操作。在Spark2.0中被定位为统一API。
- 特性：遵循惰性执行范式，仅在执行动作操作时启动计算。DataFrame是Dataset[Row]的别名。
- 操作与优化：Dataset遵循延迟计算范式，其动作操作触发Catalyst查询优化器生成逻辑计划，并以并行分布式方式生成优化执行的物理计划。完全理解和掌握Dataset API，需要了解Row和Encoder的概念。
在《Spark机器学习实战》的第三章中，详细解释了这三个分布式数据结构的创建、转换和操作，以及它们各自的特点和适用场景。理解和掌握这些内容，对于使用Spark进行机器学习实战具有重要意义。
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